在近期的科技討論中，人工智慧如何邁向人工通用智慧（AGI），成為眾所周知的熱門議題。有研究觀點指出，實現 AGI 的關鍵，或許不在於打造單一「更強大的模型」，而是建立一個由多個 AI 組成、能彼此學習與協作的生態系統，這種思路被稱為「蜂巢思維」。
蜂巢思維的概念，源自自然界的群體智慧，例如螞蟻與蜜蜂的社會結構。支持者認為，單一 AI 模型在長期規劃、跨情境推理與面對全新問題時，仍存在結構性的限制；相較之下，由多個 AI 代理組成的分散式網絡，能透過即時交流與任務分工，在整體層級上展現更高階的學習能力。
這種方法的優勢在於其可擴展性和對失敗的韌性。與傳統的單一模型相比，蜂巢思維能夠在普通硬體上分配認知，並在代理數量增加時，實現超線性智慧增長。此外，這種系統的冗餘性確保了沒有單一故障點，能夠自我修復，避免了單一模型容易出現的幻覺或對抗性攻擊。
不過，蜂巢思維同樣面臨挑戰。多代理之間的協調成本、通訊延遲，以及目標設定不一致，都可能導致效率下降，甚至放大不可預期的行為。目前已有多個研究團隊投入多代理架構的探索，包括在程式設計、策略型遊戲與研究任務中，觀察到多代理系統在特定情境下，表現優於單一模型的潛力。
蜂巢思維代表的是一種思維轉換，從追求「單一模型變得更大、更強」，轉向「多個系統一起變得更聰明」。隨著相關實驗持續推進，這種方法的可行性正逐步被驗證，未來是否能真正成為通往人工通用智慧的關鍵，仍有賴於在代理通訊與協作機制上的進一步突破。
（首圖來源：shutterstock）
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