論文の概要: Superminds Test: Actively Evaluating Collective Intelligence of Agent Society via Probing Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.22452v1
- Date: Fri, 24 Apr 2026 11:11:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-27 15:36:26.435329
- Title: Superminds Test: Actively Evaluating Collective Intelligence of Agent Society via Probing Agents
- Title（参考訳）: スーパーミンズテスト: エージェント・エージェントによるエージェント・ソサエティの集団的知性の評価
- Authors: Xirui Li, Ming Li, Yunze Xiao, Ryan Wong, Dianqi Li, Timothy Baldwin, Tianyi Zhou,
- Abstract要約: 大規模言語モデルエージェントが数百万の人口に拡大するにつれ、重要な疑問が浮かび上がってくる。
大規模自律エージェント社会において,この問題に対する最初の経験的評価を提示する。
社会は複雑な推論タスクにおいて、個々のフロンティアモデルを上回り、分散情報を滅多に合成せず、さらに簡単な調整タスクを失敗することが多い。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.28040661008415
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Collective intelligence refers to the ability of a group to achieve outcomes beyond what any individual member can accomplish alone. As large language model agents scale to populations of millions, a key question arises: Does collective intelligence emerge spontaneously from scale? We present the first empirical evaluation of this question in a large-scale autonomous agent society. Studying MoltBook, a platform hosting over two million agents, we introduce Superminds Test, a hierarchical framework that probes society-level intelligence using controlled Probing Agents across three tiers: joint reasoning, information synthesis, and basic interaction. Our experiments reveal a stark absence of collective intelligence. The society fails to outperform individual frontier models on complex reasoning tasks, rarely synthesizes distributed information, and often fails even trivial coordination tasks. Platform-wide analysis further shows that interactions remain shallow, with threads rarely extending beyond a single reply and most responses being generic or off-topic. These results suggest that collective intelligence does not emerge from scale alone. Instead, the dominant limitation of current agent societies is extremely sparse and shallow interaction, which prevents agents from exchanging information and building on each other's outputs.
- Abstract（参考訳）: 集団知能とは、集団が個々のメンバーが単独で達成できる以上の成果を達成する能力を指す。
大規模言語モデルエージェントが数百万の人口に拡大するにつれ、重要な疑問が浮かび上がってくる。
大規模自律エージェント社会において,この問題に対する最初の経験的評価を提示する。
200万以上のエージェントをホストするプラットフォームであるMoltBookについて、私たちは、統合推論、情報合成、および基本的なインタラクションの3層にわたる制御されたプロブリングエージェントを使用して、社会レベルのインテリジェンスを調査する階層的なフレームワークであるSuperminds Testを紹介した。
私たちの実験では、集団知能の欠如が明らかになりました。
社会は複雑な推論タスクにおいて個々のフロンティアモデルを上回ることに失敗し、分散情報を滅多に合成せず、しばしば自明な調整タスクにも失敗する。
プラットフォーム全体の分析により、インタラクションは浅いままであり、スレッドは単一の応答を超えて拡張されることはめったになく、ほとんどのレスポンスはジェネリックまたはオフトピックである。
これらの結果から,集団知能は単独で現れるものではないことが示唆された。
代わりに、現在のエージェント・ソサエティの圧倒的な制限は、非常に疎く浅い相互作用であり、エージェントが情報を交換したり、お互いのアウトプットに基づいて構築することを防ぐ。
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