Tabula rasa agents display emergent in-group behavior
Notice bibliographique
Résumé
Theories on group-bias often posit an internal preparedness to bias one's cognition to favor the in-group (often envisioned as a product of evolution). In contrast, other theories suggest that group-biases can emerge from nonspecialized cognitive processes. These perspectives have historically been difficult to disambiguate given that observed behavior can often be attributed to innate processes, even when groups are experimentally assigned. Here, we use modern techniques from the field of AI that allow us to ask what group biases can be expected from a learning agent that is a pure blank slate without any intrinsic social biases, and whose lifetime of experiences can be tightly controlled. This is possible because deep reinforcement-learning agents learn to convert raw sensory input (i.e. pixels) to reward-driven action, a unique feature among cognitive models. We find that blank slate agents do develop group biases based on arbitrary group differences (i.e. color). We show that the bias develops as a result of familiarity of experience and depends on the visual patterns becoming associated with reward through interaction. The bias artificial agents display is not a static reflection of the bias in their stream of experiences. In this minimal environment, the bias can be overcome given enough positive experiences, although unlearning the bias takes longer than acquiring it. Further, we show how this style of tabula rasa group behavior model can be used to test fine-grained predictions of psychological theories.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».