EXP-AXIS-DIVERSIFY-FALSE-ABLATION-ARM
◐ частичноAblation Arm Axis Diversify False (ablation prompt-injection engine)
Простыми словами
В этом эксперименте проверялось, обусловлена ли способность ИИ специализироваться на различных ролях его обучением или полученными инструкциями. Исследователи обнаружили, что когда ИИ не получал конкретных инструкций, он все равно проявлял склонность к специализации в ролях, что указывает на то, что эта способность приобретается в процессе обучения. Однако, когда ИИ получал инструкции, его ролевое поведение полностью определялось этими инструкциями, что свидетельствует о том, что инструкции были единственным фактором, определяющим соответствие в данном сценарии.
▶ Технические детали
Исследовательская гипотеза
Движок rule_multigen.py:113 предоставляет фактор axis_diversify (по умолчанию True). Все 30 перечисленных экспериментов в архиве d988dd4aa charlie-dominance имеют axis_diversify=True (ни один не имеет False). Запуск 2-факторного факторного эксперимента (axis_diversify=False против True) × N=8/ячейка различает:
- (a) обнаруженная движком специализация ролей: остаточный перекос ролей сохраняется со скоростью >25% на агента при axis_diversify=False, что указывает на индуктивное смещение в контексте, которое управляет возникновением ролей даже БЕЗ инъекции промпта.
- (b) чистое соответствие инструкциям промпта: предлагающие смешиваются ~равномерно примерно по ~25% на ось при axis_diversify=False, подтверждая, что 97% соответствия было полностью введено движком.
Разрешает рамку charlie-dominance «специализация ролей агента НЕ была предварительно зарегистрирована» — переходит от пункта §ограничения к результату дискриминирующего эксперимента. Сдвиг рамки Фаза L7: первый эксперимент по возникновению жизни, не являющийся ретроспективным / не являющийся статьей.
Постановка эксперимента
Тип: 2-condition-factorial
| Условие | Параметры |
|---|---|
| AXIS_DIVERSIFY_TRUE | axis_diversify: true, must_propose: true, meta_modifiable: true, mute_signal: false, agent_spawn_enabled: false, coupling: true, n_runs: 8, note: Replication of standard archive condition (all 30 prior exps had this). Frame-control for the False arm — establishes that the engine-injection is active. Pre-reg: ≥80% compliance to axis_per_agent within ±5pp of historical 97%. |
| AXIS_DIVERSIFY_FALSE | axis_diversify: false, must_propose: true, meta_modifiable: true, mute_signal: false, agent_spawn_enabled: false, coupling: true, n_runs: 8, note: Primary ablation arm — engine prompt-injection at lines 366-371 SUPPRESSED. rule_multigen.py:113 axis_per_agent dict still EXISTS in code but is NOT consulted for axis_hint generation (engine reads if axis_diversify and agent.name in axis_per_agent). |
Факторы: axis_diversify (true, false)
Параметры
- n_agents
- 4
- n_rounds
- 100
- model
- google/gemini-2.5-flash-lite
- temperature
- 0.85
Trophic Ratios by Condition
Mean trophic ratio per agent across runs. Error bars = ±1 std dev. Higher TR = more upstream (exporter).