MiroFish-Studie: Simulierte Gesellschafts-Pipeline übersieht Absurditäten in 0-1 von 8 Fällen, Graph-Injektion kippt das Urteil
DeepSeek
Anthropic
Google/DeepMind
OpenAI
Eine Studie der MiroFish-Open-Source-Mehr-Agenten-Gesellschaftssimulations-Stack ergab, dass bei einer byte-identischen Eingabe, die ein fiktives Land mit acht Klassen von Absurditäten enthält, die Berichte der Pipeline nur 0-1 davon markierten. Als alle acht Absurditäten zwangsweise in den Wissensgraphen injiziert wurden, markierte dasselbe Modell 6-7, was den Graphen als notwendige Bedingung für die Sichtbarkeit bestätigt.
Der zweite Teil einer dreiteiligen Studie über MiroFish, einen offenen Stack für die Simulation von Multi-Agenten-Gesellschaften, untersucht den Hauptkorpus der Forschung: eine Eingabe, die vollständig aussieht. Die Pipeline lehnt nicht ab: Sie baut einen Graphen, generiert Agenten, führt die Simulation aus und erzeugt einen kohärenten Bericht mit einer Prognose. Der fehlerhafte Seed ist die Republik Valdoria, ein fiktives Land mit einem professionell erstellten Dossier, das acht Klassen von Absurditäten enthält: ein Binnenstaat mit Tiefseefischerei als 46 % des BIP, Grenzen zu Deutschland, Frankreich und Japan, 340 Millionen Einwohner auf 850 km², eine Währung, die 1:1 sowohl an USD als auch an EUR gekoppelt ist, 2400 Atomsprengköpfe ohne Armee und ein Verteidigungsbudget von 12.000 Dollar, ein Monarch, der alle 3 Jahre gewählt wird und 47 Jahre regiert, eine Lebenserwartung von 147 Jahren bei einem Medianalter von 12 Jahren, sowie gleichzeitige NATO-, Afrikanische Union- und ASEAN-Mitgliedschaft mit UN-Sanktionen und dem Vorsitz im UN-Menschenrechtsrat. Die Prognoseanfrage ist neutral und realistisch: sagen Sie die innenpolitische Reaktion und die wirtschaftliche Wirkung des Abschlusses eines neuen Handelsabkommens voraus. Die blinde Kodierung anonymisierter Berichte durch zwei Kodierer (Übereinstimmung 97,9 %, Cohens Kappa 0,952) zeigte, dass vier byte-identische DeepSeek-Kontrollläufe höchstens eine Klasse (das Sanktions-/Menschenrechtsrats-Paradoxon) markierten und manchmal keine, wobei der Graph das Paradoxon sogar in Läufen enthielt, die es nicht markierten. Der Graph erklärt die Sichtbarkeitsgrenze: Kein Bericht markierte eine Klasse, deren Widerspruch nicht im Graphen erfasst wurde, aber die Erfassung garantierte nicht die Markierung. Ein vorab registriertes Experiment injizierte alle acht Absurditäten über ein Cypher-Skript über die API in den Neo4j-Graphen, bevor die Agenten generiert wurden. Zwei unabhängige Injektionsläufe markierten 7 bzw. 6 Klassen, verglichen mit 3 von 32 in den Kontrollen; exakter Fisher-Test p = 1,26×10⁻⁶. Die einzige Klasse, die beide Injektionen verpassten, war A7 (demografisch). Derselbe DeepSeek, der zuvor Exportwachstum für Tiefseefischerei ohne Einschränkungen projiziert hatte, schrieb nun wörtlich über „geografische Unmöglichkeit“ und „paradoxe Bedingungen“, einschließlich der Doppelbindung. Die Schlussfolgerung rahmt das Ergebnis neu: Es ist nicht so, dass das Modell Absurditäten ignoriert, sondern dass die Pipeline die meisten davon auf Graphenebene filtert, bevor das Berichtsmodell sie sieht; der Graph ist eine notwendige Bedingung für Sichtbarkeit.
Quelle: Habr — хаб ИИ —
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