論文の概要: Emergence of Social Norms in Large Language Model-based Agent Societies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08251v1
- Date: Wed, 13 Mar 2024 05:08:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-14 15:50:09.938956
- Title: Emergence of Social Norms in Large Language Model-based Agent Societies
- Title(参考訳): 大規模言語モデルに基づくエージェント・ソシエティにおける社会的ノルムの出現
- Authors: Siyue Ren, Zhiyao Cui, Ruiqi Song, Zhen Wang, Shuyue Hu
- Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルに基づくエージェントの集団内での社会的規範の出現を促進するための,最初の生成エージェントアーキテクチャを提案する。
私たちのアーキテクチャは、創造と表現、スプレッド、評価、コンプライアンスの4つのモジュールで構成されています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.684072026674583
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The emergence of social norms has attracted much interest in a wide array of
disciplines, ranging from social science and cognitive science to artificial
intelligence. In this paper, we propose the first generative agent architecture
that empowers the emergence of social norms within a population of large
language model-based agents. Our architecture, named CRSEC, consists of four
modules: Creation & Representation, Spreading, Evaluation, and Compliance. Our
architecture addresses several important aspects of the emergent processes all
in one: (i) where social norms come from, (ii) how they are formally
represented, (iii) how they spread through agents' communications and
observations, (iv) how they are examined with a sanity check and synthesized in
the long term, and (v) how they are incorporated into agents' planning and
actions. Our experiments deployed in the Smallville sandbox game environment
demonstrate the capability of our architecture to establish social norms and
reduce social conflicts within large language model-based multi-agent systems.
The positive outcomes of our human evaluation, conducted with 30 evaluators,
further affirm the effectiveness of our approach.
- Abstract(参考訳): 社会規範の出現は、社会科学や認知科学から人工知能まで幅広い分野に多くの関心を集めている。
本稿では,大規模言語モデルに基づくエージェントの集団内での社会的規範の出現を促進するための,最初の生成エージェントアーキテクチャを提案する。
私たちのアーキテクチャはCRSECと呼ばれ、Creation & Representation, Spreading, Evaluation, Complianceの4つのモジュールで構成されています。
私たちのアーキテクチャは、創発的なプロセスのいくつかの重要な側面に対処しています。
(i)社会規範の発祥地
(ii) 形式的にどのように表現されるか
三 エージェントのコミュニケーション及び観察の方法
四 衛生検査で検査し、長期にわたって合成する方法、及び
(v)エージェントの計画と行動にどのように組み込まれているか。
本研究では,Smallville Sandboxゲーム環境に導入した実験により,大規模言語モデルに基づくマルチエージェントシステムにおける社会規範の確立と社会的対立の低減を図った。
評価対象者30名を対象に実施した人的評価の結果,その有効性を確認した。
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