論文の概要: Nicer Than Humans: How do Large Language Models Behave in the Prisoner's Dilemma?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13605v1
• Date: Wed, 19 Jun 2024 14:51:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 19:24:08.004869
• Title: Nicer Than Humans: How do Large Language Models Behave in the Prisoner's Dilemma?
• Title（参考訳）: 人間より大きな言語モデル:囚人のジレンマにはどのようにあるのか?
• Authors: Nicoló Fontana, Francesco Pierri, Luca Maria Aiello,
• Abstract要約: 複数レベルの敵意を示すランダムな敵に対する反復的囚人ジレンマの演奏におけるLlama2の協調行動について検討した。 Llama2は欠陥を起こさない傾向にあるが、協調に慎重なアプローチを採用する。 ヒトの参加者に関する以前の研究と比較すると、Llama2は協調行動に対するより強い傾きを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1474723404975345
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The behavior of Large Language Models (LLMs) as artificial social agents is largely unexplored, and we still lack extensive evidence of how these agents react to simple social stimuli. Testing the behavior of AI agents in classic Game Theory experiments provides a promising theoretical framework for evaluating the norms and values of these agents in archetypal social situations. In this work, we investigate the cooperative behavior of Llama2 when playing the Iterated Prisoner's Dilemma against random adversaries displaying various levels of hostility. We introduce a systematic methodology to evaluate an LLM's comprehension of the game's rules and its capability to parse historical gameplay logs for decision-making. We conducted simulations of games lasting for 100 rounds, and analyzed the LLM's decisions in terms of dimensions defined in behavioral economics literature. We find that Llama2 tends not to initiate defection but it adopts a cautious approach towards cooperation, sharply shifting towards a behavior that is both forgiving and non-retaliatory only when the opponent reduces its rate of defection below 30%. In comparison to prior research on human participants, Llama2 exhibits a greater inclination towards cooperative behavior. Our systematic approach to the study of LLMs in game theoretical scenarios is a step towards using these simulations to inform practices of LLM auditing and alignment.
• Abstract（参考訳）: 人工社会エージェントとしてのLarge Language Models (LLMs) の行動はほとんど解明されておらず、これらのエージェントが単純な社会的刺激にどのように反応するかの証拠は乏しい。 古典ゲーム理論の実験においてAIエージェントの振る舞いをテストすることは、これらのエージェントの規範と価値を古来の社会的状況で評価するための有望な理論的枠組みを提供する。 本研究は,Llama2の反復投獄者のジレンマ演奏における,様々なレベルの敵意を示すランダムな敵に対する協調行動について検討する。 ゲームルールに対するLLMの理解度を評価するための体系的手法と,歴史的ゲームログを解析して意思決定を行う能力を紹介する。 我々は,100ラウンドにわたるゲームシミュレーションを行い,行動経済学の文献で定義された次元でLLMの決定を解析した。 Llama2は障害を起こさない傾向にあるが、これは協力への慎重なアプローチを採用しており、相手が欠陥率を30%以下に下げる場合にのみ、予防的かつ非報復的な行動へと急進的に移行している。 ヒトの参加者に関する以前の研究と比較すると、Llama2は協調行動に対するより強い傾きを示す。 ゲーム理論シナリオにおけるLLM研究の体系的アプローチは,これらのシミュレーションを用いてLLM監査とアライメントの実践を通知するためのステップである。

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