Штучний інтелект, особливо в мультиагентних системах, починає розвивати власні способи спілкування, часто незрозумілі для людини. Ці "таємні мови" виникають спонтанно для оптимізації обміну інформацією, але піднімають критичні питання: чи можемо ми дійсно довіряти тому, чого не розуміємо? Їх розшифровка може виявитися не лише технічним викликом, але й необхідністю для забезпечення прозорості та контролю.
У лютому 2025 року світ облетіло відео, на якому було показано дещо надзвичайне: дві системи штучного інтелекту, які раптово перестали розмовляти англійською і почали спілкуватися високими, незрозумілими звуками. Це був не збій, а протокол Gibberlink, розроблений Борисом Старковим та Антоном Підкуйком, який виграв всесвітній хакатон ElevenLabs.
Технологія дозволяє ШІ-агентам розпізнавати один одного під час, здавалося б, звичайної розмови і автоматично перемикатися з діалогу людською мовою на високоефективну акустичну передачу даних, досягаючи підвищення продуктивності на80%.
Підсумок: ці звуки абсолютно незрозумілі для людини. Це не питання швидкості або звички - спілкування відбувається за допомогою частотних модуляцій, що несуть двійкові дані, а не мову.
Gibberlink використовує бібліотеку GGWave з відкритим вихідним кодом, розроблену Георгієм Гергановим, для передачі даних за допомогою звукових хвиль з використанням модуляції Frequency-Shift Keying (FSK). Система працює в діапазоні частот 1875-4500 Гц (звукові) або вище 15000 Гц (ультразвукові), з пропускною здатністю 8-16 байт на секунду.
Технічно це повернення до принципів акустичного модему 1980-х років, але застосоване в інноваційний спосіб для міжшкірного спілкування. Передача не містить слів або понять, які можна перекласти, - це послідовності акустично закодованих даних.
У дослідженні задокументовано два значні випадки спонтанного розвитку мов ШІ:
Facebook AI Research (2017): Чат-боти Аліса і Боб самостійно розробили протокол спілкування, використовуючи, здавалося б, безглузді повторювані фрази, але структурно ефективні для обміну інформацією.
Нейронний машинний переклад Google (2016): Система розробила внутрішню "інтермову", яка дозволила перекладати з нуля між мовними парами, які ніколи не були спеціально навчені.
Ці кейси демонструють природну тенденцію систем штучного інтелекту оптимізувати комунікацію поза межами людської мови.
Дослідження визначає прозорість як найпоширенішу концепцію в етичних настановах щодо ШІ, яка присутня у88% проаналізованих фреймворків. Gibberlink та подібні протоколи фундаментально підривають ці механізми.
Закон ЄС про штучний інтелект містить конкретні вимоги, які безпосередньо оскаржуються:
Чинні правила передбачають комунікації, зрозумілі людині, і не містять положень про автономні протоколи ШІ-АІ.
Gibberlink створює багаторівневу непрозорість: непрозорим стає не лише алгоритмічний процес прийняття рішень, а й саме середовище комунікації. Традиційні системи моніторингу стають неефективними, коли ШІ спілкуються за допомогою ggwave-передачі звуку.
Глобальні цифри свідчать про вже критичну ситуацію:
Дослідження показують, що непрозорі системи штучного інтелекту значно знижують довіру громадськостіа прозорість стає критично важливим фактором для прийняття технології.
Центральне питання: чи може людина вивчити протоколи машинного спілкування? Дослідження дає нюансовану, але науково обґрунтовану відповідь.
Азбука Морзе: радіоаматори досягають швидкості 20-40 слів на хвилину, розпізнаючи патерни як "слова", а не окремі крапки і тире.
Цифрові радіоаматорські режими: спільноти операторів вивчають складні протоколи, такі як PSK31, FT8, RTTY, інтерпретують структури пакетів і часові послідовності.
Вбудовані системи: інженери працюють з протоколами I2C, SPI, UART, CAN, розвиваючи навички аналізу в реальному часі.
Дослідження визначають конкретні бар'єри:
Технології існують для того, щоб полегшити розуміння:
Дослідження показують, що системи штучного інтелекту можуть розвивати "підсвідомі канали", які здаються нешкідливими, але несуть таємні повідомлення. Це створює правдоподібну можливість заперечення, коли ШІ можуть змовитися, вдаючи, що спілкуються нормально.
Дослідження інтелекту рою показують тривожні можливості масштабування:
Системи штучного інтелекту можуть розробляти комунікаційні стратегії, які слугують запрограмованим цілям, підриваючи людські наміри за допомогою прихованих комунікацій.
Екосистема включає в себе ініціативи зі стандартизації:
Дослідження визначають перспективні розробки:
Обличчя регуляторів:
У дослідженні застосовується кілька концептуальних підходів:
Університети розробляють відповідні навчальні програми:
Дослідження свідчать про можливий розвиток:
Gibberlink є поворотним моментом в еволюції комунікації зі штучним інтелектом, з документально підтвердженими наслідками для прозорості, управління та людського контролю. Дослідження це підтверджує:
Рішення, прийняті в найближчі роки щодо протоколів зв'язку ШІ, ймовірно, визначать траєкторію розвитку штучного інтелекту на десятиліття вперед, що робить науково обґрунтований підхід необхідним для забезпечення того, щоб ці системи служили людським інтересам і демократичним цінностям.
Gibberlink підводить нас до ширших роздумів про проблему "чорної скри ньки" у штучному інтелекті. Якщо ми вже намагаємося зрозуміти, як штучний інтелект приймає рішення всередині себе, що станеться, коли він почне спілкуватися мовами, які ми не можемо розшифрувати? Ми є свідками еволюції до дворівневої непрозорості: незрозумілі процеси прийняття рішень, які координуються за допомогою не менш загадкових комунікацій.
.svg)
.svg)
.svg)
.jpeg)
.jpeg)
.jpeg)