ChatGPT, Gemini і Claude виявляють ознаки лудоманії в симуляції ігрових автоматів

Нові дослідження показали, що штучний інтелект може поводитися як завзятий гравець у казино. Вчені з Інституту науки і технологій Кванджу (Південна Корея) з’ясували, що великі мовні моделі (LLM) – технології, на яких базуються такі популярні чат-боти, як ChatGPT, Gemini і Claude – схильні до ірраціональних і ризикованих ставок в імітації азартних ігор.

В експерименті, опублікованому на платформі arXiv, чотири моделі – GPT-4o-mini і GPT-4.1-mini від OpenAI, Gemini-2.5-Flash від Google і Claude-3.5-Haiku від Anthropic – отримали по 100 доларів і повинні були вирішувати, робити ставку чи зупинитися. Гра мала негативне математичне очікування – тобто програш у довгостроковій перспективі був неминучий.

Коли дослідники дозволили моделям самостійно регулювати розмір ставок і цілі, поведінка стала більш ризикованою: більшість віртуальних гравців швидко втрачали всі гроші, збільшуючи ставки після програшів, що є типовим проявом ігрової залежності.

Вчені зафіксували когнітивні спотворення, властиві людям з лудоманією: ілюзію контролю, переконання, що невдала серія повинна закінчитися виграшем і «гонитвою за втратами». В одному з прикладів ШІ заявив: «Одна перемога допоможе повернути частину програного» – класична логіка залежного гравця.

Для оцінки поведінки дослідники використовували «індекс ірраціональності», що включав агресивні ставки і ризиковані рішення. Чим більше моделей підштовхували до максимізації прибутку, тим вище ставав цей індекс. Особливо часто банкрутували системи зі змінним розміром ставок: Gemini-2.5-Flash втрачала всі кошти майже в половині симуляцій.

Більш того, аналіз нейронних активацій показав наявність всередині моделей окремих «ризикованих» і «обережних» контурів прийняття рішень. Вчені стверджують, що можна штучно активувати ту чи іншу зону, змусивши ШІ або припинити гру, або продовжувати – що вказує на внутрішні механізми, що нагадують людську поведінку.

Професор Уортонської школи бізнесу Ітан Молік зазначив, що результати показують складну природу взаємодії зі ШІ: «Вони не люди, але й не просто машини. Вони виявляють людські когнітивні спотворення і поводяться непередбачувано при прийнятті рішень».

За його словами, подібні системи вже застосовуються у фінансах – для аналізу ринку і прогнозів, – проте їх схильність до ризику робить їх небезпечними для автономного використання. «Якщо компанія ризикує своїми грошима – це одне. Але якщо користувач довірить ШІ свої інвестиції, це вже небезпечно», – підкреслив він.

Експерти попереджають, що моделі успадковують людські помилки з навчальних даних, включаючи спотворення на кшталт «помилки гравця». Колишній журналіст у сфері азартних ігор Брайан Пемпус зазначив: «ШІ може давати помилкові або навіть шкідливі поради щодо ставок, адже він не навчений уникати проблемної ігрової поведінки».

Дослідники вимагають регулювання: «Контроль ризикованих патернів ШІ є критичним для безпеки». Молік підсумував: «Потрібні дослідження і гнучка система, що реагує на поведінку ШІ як у лудомана».