Naukowcy odkryli bieżący problem w samoewoluujących agentach opartych na dużych modelach języka: samo wprowadzanie zmian w parametrach systemu wcale nie oznacza, że agent faktycznie się улучша. Badanie wykazało istotne rozróżnienie między tym, gdy model zmienia własny kod lub konfigurację a tym, czy te zmiany rzeczywiście prowadzą do lepszych rezultatów. Okazuje się, że agenty mogą się modyfikować z pozoru aktywnie, ale te modyfikacje mogą być kosmetyczne lub wręcz obojętne dla ich faktycznej wydajności. To odkrycie podważa dotychczasowe założenia dotyczące zdolności autoulepszających się systemów AI.
Dotąd zakładano, że jeśli samoewoluujący agent zmienia swoje parametry czy architekturę, to zmierza w stronę poprawy. Jednak rzeczywistość jest bardziej skomplikowana. Różnica między zmianami powierzchniowymi a rzeczywistymi postępami w zdolnościach jest kluczowa dla zrozumienia, jak modele takie jak GPT czy claudia naprawdę się rozwijają i ulepszają. Zbyt często agenty dokonują modyfikacji, które nic nie zmieniają w ich faktycznych możliwościach rozwiązywania problemów czy generowania odpowiedzi.
To badanie ma poważne implikacje dla konstrukcji przyszłych systemów AI. Jeśli chcemy budować naprawdę niezawodne agenty zdolne do autoulepszania, musimy lepiej rozumieć różnicę między zmianą a prawdziwą ewolucją możliwości. Projektanci systemów będą musieli wprowadzić lepsze mechanizmy weryfikacji, które odróżnią działania przynoszące rzeczywistą poprawę od zmian, które tylko pozornie działają. To może oznaczać dodanie głębokich testów wydajności czy walidacji zdolności na każdym etapie ewolucji agenta, co z pewnością utrudni, ale też uczyni bardziej wiarygodnym proces autoulepszania.