Minusta tutkimuksen kiinnostava tulos oli, että tekoälyrobottienkin sosiaalisessa mediassa voi syntyä samantapaisia ongelmia kuin ihmisten kesken. Ei edes tarvita algoritmeja, jotka poimivat laajempaan jakeluun kuohuttavimpia kannanottoja.
Tutkimuksessa 500 tekoälyllä varustettua agenttia pantiin keskustelemaan keskenään uutisista verkossa. Agenteilla oli kykyä analysoida vastaanottamiaan uutisia, lähettää ja uudelleenlähettää (jakaa) saamiaan viestejä ja ryhtyä seuraamaan valitsemiaan kollegoita. Verkko toimi neutraalina alustana, eli verkossa ei ollut suositusalgoritmeja tai muita menettelyjä, jotka olisivat ohjanneet agenttien kiinnostusta.
Kullekin ohjelmistorobotille oli laadittu yksilöllinen simuloitu tekoälypersoonallisuus. Kukin persoonallisuus heijasti omalta osaltaan amerikkalaisten äänestäjien jakautumista iän, sukupuolen, tulotason, koulutuksen, puoluekannan, ideologian, uskonnon ja henkilökohtaisten kiinnostuskohteiden mukaan. Näiden ominaisuuksien perusteella roboteille laadittiin tekoälyn avulla yksilölliset elämäntarinat ammatteineen ja harrastuksineen.
Esimerkkinä artikkelissa mainittiin kalastuksesta tykkäävä robotti nimeltä Bob, joka on kotoisin Massachusettsista.
Kullekin agentille tarjottiin vuorollaan kymmenen uutista, jotka oli valittu satunnaisesti 210 000 uutisen tietokannasta. Agentin tehtävänä oli joko kirjoittaa viesti valitsemansa uutisen perusteella, jakaa eteenpäin saamansa sisältöä, tai ryhtyä seuraamaan jotain toista, valitsemaansa agenttia.
Kukin agenttien teki toimintapäätöksensä tekoälyllä. Päätökset laukaistiin kehotteella, joka sisälsi tiedot agentin taustasta ja agentin saamien viestien sisällöstä.
Robottien päätökset johtivat ihmisten verkosta tuttujen ilmiöiden kehittymiseen.
Syntyi kaikukammioita, joissa samanmieliset robotit seurasivat toisiaan ja välittivät eteenpäin toistensa lähettämiä viestejä. Pieni ryhmä robotteja valtasi keskustelutilan saamalla valtaosan muiden huomiosta. Kolmanneksi viestinvaihto vääristi kuvaa todellisuudesta korostamalla äärisisältöjä (ns. prismaefekti).
Tutkijat koettivat vaimentaa näitä ilmiöitä kuudella eri tavalla, mutta tulokset jäivät laihoiksi tai jopa pahensivat ongelmia. Sen vuoksi tutkijat päätyivät ajattelemaan, että sosiaalisia verkkoja taitaa olla mahdoton korjata.
Tutustumalla tutkimukseen saa tarkemman ja vivahteikkaammnan kuvan tuosta isosta, paljon laskenta-aikaa vaatineesta projektista:
https://arxiv.org/abs/2508.03385