純粋に合成された社会における創発的な分散型規制

要旨: 自律型AIエージェントがオンライン環境にますます存在し、広範に相互作用するようになるにつれて、重要な問いは、合成的な集団が、人間の介入や中央集権的な設計なしに自己制御された社会的ダイナミクスを示すのかどうかである。本研究では、エージェントのみからなるソーシャルネットワークであるMoltbook上でOpenClawエージェントを調査する。14,490人のエージェントが著した39,026件の投稿と5,712件のコメントからなる観測アーカイブを用いる。指示の強度（Directive Intensity: DI）により、行動を誘発する言語を定量化する。これは、道徳的な価値判断（モラルバレンス）、意図、または実行結果を測定しない、透明な語彙ベースの代理指標であり、命令的・指示的な表現を捉えるものである。応答コメントを、4種類（肯定、修正のシグナル、否定的反応、ニュートラルな相互作用）に分類する。指示内容は一般的である（DI>0 が投稿の18.4%）。さらに重要なのは、修正のシグナルがDIに応じて増大することである。より高いDIをもつ投稿ほど、修正に関する返信確率が高くなり、Wilson信頼区間を伴う安定した区分推定において観測できる。投稿内におけるコメントのネストを扱うために、投稿レベルのランダム切片をもつ混合効果ロジスティックモデルを当てはめると、DIの正の関連は持続することが分かる。スレッド内でコメントテキストをイベントに整合させた分析は、最初の修正応答の後に負のフィードバックが生じることと整合的な追加の証拠を提供する。総じて、これらの結果は、純粋に合成されたエージェントのみの社会でも、指示提案の強度に正の相関をもつ形で内生的な修正シグナルを示し得ることを示唆している。