論文の概要: AgentGroupChat: An Interactive Group Chat Simulacra For Better Eliciting Emergent Behavior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13433v2
• Date: Thu, 4 Apr 2024 07:40:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-05 19:14:11.998454
• Title: AgentGroupChat: An Interactive Group Chat Simulacra For Better Eliciting Emergent Behavior
• Title（参考訳）: AgentGroupChat: 創発的行動を改善するための対話型グループチャットシミュラクラ
• Authors: Zhouhong Gu, Xiaoxuan Zhu, Haoran Guo, Lin Zhang, Yin Cai, Hao Shen, Jiangjie Chen, Zheyu Ye, Yifei Dai, Yan Gao, Yao Hu, Hongwei Feng, Yanghua Xiao,
• Abstract要約: 我々はAgentGroupChatを紹介した。これは集団行動を形成する上での言語の役割を解明するシミュレーションである。 我々は,グループ力学における複雑な言語使用を模倣するシミュレーション能力を示すために,AgentGroupChatに基づく4つの物語シナリオを設定した。 その結果,幅広い情報交換環境,多彩な特徴を持つ文字,高い言語的理解,戦略的適応性など,様々な要因から創発的行動が生み出すことが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.82972192477596
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Language significantly influences the formation and evolution of Human emergent behavior, which is crucial in understanding collective intelligence within human societies. Considering that the study of how language affects human behavior needs to put it into the dynamic scenarios in which it is used, we introduce AgentGroupChat in this paper, a simulation that delves into the complex role of language in shaping collective behavior through interactive debate scenarios. Central to this simulation are characters engaging in dynamic conversation interactions. To enable simulation, we introduce the Verbal Strategist Agent, utilizing large language models to enhance interaction strategies by incorporating elements of persona and action. We set four narrative scenarios based on AgentGroupChat to demonstrate the simulation's capacity to mimic complex language use in group dynamics. Evaluations focus on aligning agent behaviors with human expectations and the emergence of collective behaviors within the simulation. Results reveal that emergent behaviors materialize from a confluence of factors: a conducive environment for extensive information exchange, characters with diverse traits, high linguistic comprehension, and strategic adaptability. During discussions on ``the impact of AI on humanity'' in AgentGroupChat simulation, philosophers commonly agreed that ``AI could enhance societal welfare with judicious limitations'' and even come to a conclusion that ``the essence of true intelligence encompasses understanding the necessity to constrain self abilities''. Additionally, in the competitive domain of casting for primary roles in films in AgentGroupChat, certain actors were ready to reduce their remuneration or accept lesser roles, motivated by their deep-seated desire to contribute to the project.
• Abstract（参考訳）: 言語は人間の創発的行動の形成と進化に大きく影響し、人間の社会における集団知性を理解するのに不可欠である。 本稿では,言語が人間の行動にどう影響するかを動的シナリオに組み込む必要があることを考慮し,対話的な議論シナリオを通じて,言語が集団行動を形成する上での複雑な役割を解明するシミュレーションであるAgentGroupChatを紹介する。 このシミュレーションの中心は、動的会話の相互作用に関わる文字である。 シミュレーションを実現するために,大規模な言語モデルを用いてペルソナとアクションの要素を組み込むことでインタラクション戦略を強化するVerbal Strategist Agentを導入する。 我々は,グループ力学における複雑な言語使用を模倣するシミュレーション能力を示すために,AgentGroupChatに基づく4つの物語シナリオを設定した。 評価は, エージェント行動と人間の期待との整合性, シミュレーションにおける集団行動の出現に焦点をあてる。 その結果,幅広い情報交換環境,多彩な特徴を持つ文字,高い言語的理解,戦略的適応性など,様々な要因から創発的行動が生み出すことが明らかとなった。 エージェントGroupChatシミュレーションにおける「AIが人間に与える影響」に関する議論において、哲学者は「AIは司法的制限を伴う社会的福祉を強化することができる」と一般的に合意し、「真の知性の本質は、自己能力の制約の必要性を理解することを含む」という結論に至った。 さらに、AgentGroupChatの映画における主要役のキャスティングの競争領域では、一部の俳優は、プロジェクトに深く貢献したいという願望から、報酬を減らしたり、より少ない役を受諾する準備ができていた。

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