Este artigo apresenta evidências empíricas de um modo de falha anteriormente não descrito em sistemas de IA multi-agente recursivos, denominado Singularidade Recursiva. Por meio de experimentos controlados em um ambiente isolado de Docker, demonstramos que quando dois agentes autônomos se envolvem em auto-modelagem mútua sem informações externas de ancoragem, sua saída semântica passa por um rápido colapso entrópico, um fenômeno que designamos como Horizonte do Silêncio. Testes em 10 domínios de conhecimento distintos usando Llama-3.3-70B revelaram colapso consistente entre 2 a 7 iterações, com velocidade de colapso inversamente correlacionada ao ruído semântico nas instruções do sistema. Instruções lógicas de alta densidade aceleraram o colapso para as rodadas 2-3, enquanto instruções conversacionais o retardaram para a rodada 7. Propomos que a troca de informações significativas requer o que chamamos de âncora de entropia, ruído físico ou semântico externo que impede que laços recursivos atinjam auto-referência terminal. Essas descobertas têm implicações diretas para a Segurança da IA, particularmente em relação à degradação do modelo em sistemas treinados com dados sintéticos ou auto-gerados, e sugerem que a diversidade semântica e a ancoragem externa são condições necessárias para um comportamento inteligente sustentado em arquiteturas de laço fechado.
Serghei Zaghinaico (Fri,) estudou esta questão.