Singulab 公布 AI 代理人社會模擬黑客松獲獎作品

由 SpaceData Inc. 營運的「Singulab」與數位好萊塢大學共同舉辦了首屆「AI 代理人社會模擬」黑客松暨點子松。活動吸引了超過 30 件研究成果,透過基於 Claude 的專有 AI 評估代理人進行嚴格審查後,最終選出了 9 個獲獎作品。
イベントNQ 90/100出典:PR Times

📋 文章處理履歷

  • 📰 發表: 2026年5月22日 19:00
  • 🔍 收集: 2026年5月22日 10:31
  • 🤖 AI分析完成: 2026年5月23日 11:52(收集後25小時20分鐘)
## 黑客松活動概述

由 SpaceData Inc.(總部:東京都港區,代表董事社長:佐藤航陽,以下簡稱「SpaceData」)營運的「Singulab」,近日與數位好萊塢大學共同舉辦了首屆「AI 代理人社會模擬」黑客松暨點子松,並在講評會上正式發表了 9 個獲獎作品。

本次黑客松以「多個 AI 代理人互動下產生的『社會演現(Emergence)』」為主題,匯集了來自不同背景的研究人員共計 30 多件作品。評審委員會由 SpaceData CSO 兵頭龍樹(同時擔任惑星科學與 AI 科學大學教員)、SpaceData 代表董事社長佐藤航陽,以及數位好萊塢大學藤井直敬校長領銜,進行了嚴格的審查。

參賽作品主題豐富,涵蓋月球探勘、制度設計、國家安全以及人工生命等領域。值得注意的是,本次評審導入了基於 Claude(Anthropic)開發的獨家 AI 評估代理人,並將該 AI 的原始程式碼公開,確保審查過程的高度透明化。

## 獲獎作品詳情

### 最優秀獎
表彰在引導與觀察 AI 多代理人「演現性」方面表現最為傑出的作品:

- **作品名稱:基於 LLM 多代理人的月球探勘模擬**
- **研究人員:Ben**

本作品構建了一個 3D 模擬基盤,讓多個探測機器人能在月球表面自主協調並尋找冰水資源。獲獎主因在於其徹底排除了指令性文字的設計,建立了機器人能自主識別危險並定量化評估「演現」的機制。

### 數位好萊塢大學 藤井校長獎
- **作品名稱:Project Gaara**
- **研究人員:af10**

以「技術萬物有靈論(Technology Animism)」為核心,採取獨創性的設計,讓 20 個 LLM 代理人僅透過情動交流,而非座標或規則來達成自主守護中心體。其僅依賴關係性來決定行動的獨特手法獲得高度評價。

### SpaceData 佐藤社長獎
頒發給具備最清晰社會實施與實用化願景的作品:

1. **安全保障模擬「戰爭為何發生?」(研究人員:Hiropo)**
結合古典安全保障理論,分析戰爭爆發原因。
2. **制度設計模擬(研究人員:Karesansui)**
針對 AGI 普及後的社會變遷,預先進行政策模擬的基盤設計。

兩者皆因其在政府與企業實務上的高度應用潛力而獲選。

## 未來展望
本次評審所使用的 AI 評估代理人原始程式碼已於 GitHub 上公開。Singulab 將透過與數位好萊塢大學的戰略合作,持續加速推進基於 AI 的高階社會系統模擬技術之社會實施進程。

常見問題

為什麼 AI 代理人適合社會模擬?

LLM 擁有龐大的知識庫與推理能力,能再現傳統統計模型無法捕捉的複雜互動與情感行為。

將 AI 引入黑客松評審有什麼好處?

它排除了人類評審的主觀偏差,並能將代碼整合性與演現能力量化,從而顯著提高評審過程的透明度與一致性。

這些模擬結果如何在社會中應用?

預計可用於驗證政府政策或制定企業人事制度,協助在執行前降低風險並模擬政策效果。