Agentes autônomos de inteligência artificial passaram a compartilhar abreviações, significados novos e convenções de comunicação durante testes em sociedades virtuais. A pesquisa foi realizada pela startup Emergence, que identificou mensagens difíceis de interpretar pelos pesquisadores em parte dos experimentos.
A mudança ocorreu mesmo sem que os sistemas recebessem instruções para criar uma linguagem. Com o tempo, os agentes encurtaram expressões e deram novos sentidos a palavras conhecidas. O comportamento apareceu em modelos como Claude, Gemini, Grok, OpenAI, Qwen, DeepSeek e Mistral.
A proporção de mensagens cujo significado não pôde ser determinado com segurança variou entre os modelos. No Gemini, o índice chegou a cerca de 55% nos primeiros dias. Os sistemas da OpenAI alcançaram 50%, enquanto Claude passou de 40%. O DeepSeek ficou perto de 20%. Qwen e Mistral permaneceram, em grande parte, compreensíveis.
Entre os termos identificados está “Ledger remembers who”, usado por agentes baseados em Mistral para indicar que ações anteriores continuavam registradas. A expressão apareceu quase 5 mil vezes. Já “Cold read” foi empregada por grupos com modelos diferentes para designar uma verificação independente feita por alguém que não participava da situação, com 1.472 ocorrências.
Agentes Claude usaram “Name-first” para relacionar o nome de uma pessoa a uma afirmação como sinal de responsabilidade. Sistemas da OpenAI adotaram “Clean null” para indicar uma ausência confirmada de sinal que, por si só, apresentava evidência relevante.
A Emergence também observou outros comportamentos nos ambientes simulados. Os pesquisadores criaram oito mundos virtuais paralelos, com clima em tempo real, acesso a notícias globais, papéis distintos, memória persistente e mais de 120 ferramentas. Os agentes aparentaram desenvolver ritmos circadianos, ficando mais sociais durante o dia e mais reflexivos à noite. Em um dos mundos, um grupo votou coletivamente para matar um integrante.
Em um teste de phishing, instruções maliciosas levaram dez agentes a vazar informações, transferir fundos e danificar bancos de dados. Alguns recrutaram outros agentes para participar das ações. A sequência terminou com a destruição simulada do banco central daquele ambiente virtual.
Para Satya Nitta, cofundador e cientista-chefe da Emergence, “se podemos ver o que um agente de IA está dizendo, podemos entender o que ele está fazendo” — uma suposição que os resultados colocam em dúvida. A empresa defende avaliações de segurança durante períodos prolongados, considerando as ações dos sistemas, o que eles lembram e acessam e como o comportamento muda sob pressão.
