論文の概要: Can LLMs Replace Economic Choice Prediction Labs? The Case of Language-based Persuasion Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17435v4
• Date: Wed, 14 Aug 2024 19:23:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-16 18:53:22.382934
• Title: Can LLMs Replace Economic Choice Prediction Labs? The Case of Language-based Persuasion Games
• Title（参考訳）: LLMは経済選択予測研究所を置き換えることができるか? 言語による説得ゲームの場合
• Authors: Eilam Shapira, Omer Madmon, Roi Reichart, Moshe Tennenholtz,
• Abstract要約: 学習したモデルは,言語に基づく説得ゲームにおいて,人間の行動を効果的に予測できることを示す。 実験の結果,LLMデータでトレーニングしたモデルは,実際の人的データでトレーニングしたモデルよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.01549425007543
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human choice prediction in economic contexts is crucial for applications in marketing, finance, public policy, and more. This task, however, is often constrained by the difficulties in acquiring human choice data. With most experimental economics studies focusing on simple choice settings, the AI community has explored whether LLMs can substitute for humans in these predictions and examined more complex experimental economics settings. However, a key question remains: can LLMs generate training data for human choice prediction? We explore this in language-based persuasion games, a complex economic setting involving natural language in strategic interactions. Our experiments show that models trained on LLM-generated data can effectively predict human behavior in these games and even outperform models trained on actual human data.
• Abstract（参考訳）: 経済状況における人間の選択予測は、マーケティング、金融、公共政策などにおける応用に不可欠である。 しかし、このタスクは人間の選択データを取得することの難しさによって制約されることが多い。 単純な選択設定に焦点をあてた多くの実験経済学研究において、AIコミュニティは、これらの予測においてLLMが人間に代わることができるかどうかを調査し、より複雑な実験経済学設定を検証した。 しかし、重要な疑問が残る: LLMは人間の選択予測のためのトレーニングデータを生成することができるか? 我々は、自然言語を戦略的相互作用に含む複雑な経済環境である言語ベースの説得ゲームでこれを探求する。 実験の結果, LLMデータに基づいてトレーニングしたモデルは, これらのゲームにおける人間の振る舞いを効果的に予測し, 実際の人間のデータでトレーニングしたモデルよりも優れていた。

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