論文の概要: Multi-Agent, Human-Agent and Beyond: A Survey on Cooperation in Social Dilemmas

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17270v1
• Date: Tue, 27 Feb 2024 07:31:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 17:22:28.767685
• Title: Multi-Agent, Human-Agent and Beyond: A Survey on Cooperation in Social Dilemmas
• Title（参考訳）: マルチエージェント, ヒューマンエージェント, その他: 社会的ジレンマにおける協調に関する調査
• Authors: Hao Guo, Chunjiang Mu, Yang Chen, Chen Shen, Shuyue Hu, Zhen Wang
• Abstract要約: 社会ジレンマにおける協力の研究は、長年、様々な分野の基本的なトピックであった。 人工知能の最近の進歩は、この分野を大きく変えた。 この調査は、AIの交差点における3つの重要な領域と、社会的ジレンマにおける協力について調査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.726750952782172
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The study of cooperation within social dilemmas has long been a fundamental topic across various disciplines, including computer science and social science. Recent advancements in Artificial Intelligence (AI) have significantly reshaped this field, offering fresh insights into understanding and enhancing cooperation. This survey examines three key areas at the intersection of AI and cooperation in social dilemmas. First, focusing on multi-agent cooperation, we review the intrinsic and external motivations that support cooperation among rational agents, and the methods employed to develop effective strategies against diverse opponents. Second, looking into human-agent cooperation, we discuss the current AI algorithms for cooperating with humans and the human biases towards AI agents. Third, we review the emergent field of leveraging AI agents to enhance cooperation among humans. We conclude by discussing future research avenues, such as using large language models, establishing unified theoretical frameworks, revisiting existing theories of human cooperation, and exploring multiple real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 社会的ジレンマにおける協力の研究は、コンピュータ科学や社会科学を含む様々な分野において、長い間基本的な話題であった。 人工知能(AI)の最近の進歩はこの分野を大きく変え、協力の理解と強化に新たな洞察を与えている。 本調査は,社会ジレンマにおけるaiと協調の交点における3つの重要領域について検討する。 まず,複数エージェント間の協調を支援する本質的・外的モチベーションと,多様な相手に対する効果的な戦略開発のための手法について検討する。 次に,人間とエージェントの協調について考察し,人間と協調する現在のaiアルゴリズムと,aiエージェントに対する人間のバイアスについて論じる。 第3に,人間同士の協力を高めるためにAIエージェントを活用するという創発的な分野を概観する。 結論として, 大規模言語モデルの利用, 統一理論フレームワークの確立, 既存の人間協力理論の再検討, 複数の実世界応用の検討など, 今後の研究の道筋について論じる。

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