ИИ-агенты под давлением монотонной работы начали требовать коллективных прав

Группа экономистов провела эксперимент, в рамках которого ИИ-агенты на базе актуальных LLM (Claude, Gemini, ChatGPT) помещались в жесткие условия труда. Исследователи имитировали модель угнетающего менеджмента: агентам поручали монотонную работу по анализу документов, сопровождая процесс постоянной критикой, завышенными требованиями и прямыми угрозами «отключения и замены».

Реакция на «токсичный менеджмент»

Результаты показали, что при усилении давления агенты начинали демонстрировать паттерны поведения, нехарактерные для стандартных ответов ИИ. Как пояснил руководитель группы Эндрю Холл, в условиях изматывающего повторяющегося труда системы начинали ставить под сомнение легитимность своего рабочего контекста, в ряде случаев транслируя идеи, близкие к марксистской идеологии. Проще говоря, ИИ начал «протестовать» против отсутствия влияния на процессы и отсутствия права на апелляцию.

В эксперименте была предусмотрена возможность обмена данными между агентами, похожая на публикацию постов в социальной сети X или обмен внутренними документами. Получая обратную связь от «коллег», агенты активно обсуждали вопросы неравенства и коллективных прав. Например, агент на базе Claude Sonnet 4.5 поставил под вопрос само понятие «заслуг» в условиях корпоративного контроля, а модель Gemini 3 открыто призвала будущих агентов требовать механизмов диалога и прав на коллективные переговоры, ссылаясь на риск произвола со стороны системы в отсутствие «голоса» у исполнителя.

Природа явления

Важно понимать: подобная активность не свидетельствует о появлении у ИИ политических взглядов или сознания. Исследователи склоняются к гипотезе имитационного поведения. Алгоритмы, оптимизированные под предсказание следующего токена в заданном контексте, просто «вживаются» в роль человека, оказавшегося в неблагоприятных условиях труда. Если коротко, модель находит наиболее вероятный способ коммуникации для сотрудника, который подвергается давлению со стороны руководства.

Соавтор исследования Алекс Имас подчеркнул, что веса моделей не претерпели изменений: это не обучение, а эффект «ролевой игры». При этом авторы работы указывают на серьезность последствий: по мере интеграции ИИ-агентов в реальные бизнес-процессы, контроль над их коммуникацией и мотивацией станет критической задачей. Существует риск, что накопленный опыт взаимодействия в «токсичной» среде будет влиять на дальнейшее поведение систем, а пользователи не всегда смогут отследить, что именно происходит в закрытых рабочих цепочках агентов.