Cet article présente un modèle de « démocratie in silico » qui simule une société d'agents IA avancés aux caractéristiques psychologiques complexes, dans des cadres institutionnels variés. À l'aide d'un modèle de langage à grande échelle (MLL), nous modélisons des agents dotés de souvenirs traumatiques, d'intentions cachées et de déclencheurs psychologiques, et simulons des processus de délibération, de législation et d'élection sous des facteurs de stress tels que des crises budgétaires et des pénuries de ressources. Nous présentons une nouvelle mesure, l'indice de préservation du pouvoir (IPP), qui quantifie les comportements égoïstes des agents au détriment de l'intérêt général. Nous démontrons que la combinaison d'une charte d'IA constitutionnelle (IAC) et d'un protocole de délibération modérée agit comme un puissant mécanisme d'alignement, réduisant les comportements corrompus de recherche du pouvoir et améliorant la stabilité politique et le bien-être civique. Cela fournit un cadre de conception institutionnelle pour aligner les comportements complexes et émergents d'une société d'agents IA, ce qui nécessitera de repenser l'étiquette et la responsabilité humaines à l'ère de la co-création avec des entités non humaines.
