論文の概要: Artificial Leviathan: Exploring Social Evolution of LLM Agents Through the Lens of Hobbesian Social Contract Theory
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14373v1
- Date: Thu, 20 Jun 2024 14:42:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-21 13:12:50.672488
- Title: Artificial Leviathan: Exploring Social Evolution of LLM Agents Through the Lens of Hobbesian Social Contract Theory
- Title（参考訳）: 人工レヴィアサン : ホッベシアン社会契約理論のレンズを通して LLM エージェントの社会進化を探る
- Authors: Gordon Dai, Weijia Zhang, Jinhan Li, Siqi Yang, Chidera Onochie lbe, Srihas Rao, Arthur Caetano, Misha Sra,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)と人工知能(AI)の進歩は、大規模に計算社会科学研究の機会を提供する。
我々の研究は、複雑な社会的関係が動的に形成され、時間とともに進化するシミュレーションエージェント・ソサイエティを導入している。
我々は、この理論が仮定しているように、エージェントが秩序と安全保障と引き換えに絶対的な主権を放棄することで、残酷な「自然の状態」から逃れようとするかどうかを分析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.80864059602965
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The emergence of Large Language Models (LLMs) and advancements in Artificial Intelligence (AI) offer an opportunity for computational social science research at scale. Building upon prior explorations of LLM agent design, our work introduces a simulated agent society where complex social relationships dynamically form and evolve over time. Agents are imbued with psychological drives and placed in a sandbox survival environment. We conduct an evaluation of the agent society through the lens of Thomas Hobbes's seminal Social Contract Theory (SCT). We analyze whether, as the theory postulates, agents seek to escape a brutish "state of nature" by surrendering rights to an absolute sovereign in exchange for order and security. Our experiments unveil an alignment: Initially, agents engage in unrestrained conflict, mirroring Hobbes's depiction of the state of nature. However, as the simulation progresses, social contracts emerge, leading to the authorization of an absolute sovereign and the establishment of a peaceful commonwealth founded on mutual cooperation. This congruence between our LLM agent society's evolutionary trajectory and Hobbes's theoretical account indicates LLMs' capability to model intricate social dynamics and potentially replicate forces that shape human societies. By enabling such insights into group behavior and emergent societal phenomena, LLM-driven multi-agent simulations, while unable to simulate all the nuances of human behavior, may hold potential for advancing our understanding of social structures, group dynamics, and complex human systems.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の出現と人工知能(AI)の進歩は、大規模に計算社会科学研究の機会を提供する。
LLMエージェント設計の先行調査に基づいて、複雑な社会的関係が時間とともに動的に形成・進化するシミュレーションエージェント社会を導入する。
エージェントには心理的なドライブが埋め込まれ、サンドボックスサバイバル環境に置かれる。
我々はトーマス・ホッブスのセミナル社会契約理論(SCT)のレンズを通してエージェント社会の評価を行う。
我々は、この理論が仮定しているように、エージェントが秩序と安全保障と引き換えに絶対的な主権を放棄することで、残酷な「自然の状態」から逃れようとするかどうかを分析する。
当初、エージェントは制約のない紛争に関わり、ホッブスの自然状態の描写を反映していました。
しかし、シミュレーションが進むにつれて、社会的契約が出現し、絶対的な主権の承認と相互協力に基づく平和的な共通目標の確立につながった。
このLLMエージェント・ソサエティの進化軌道とホッブスの理論的な説明の一致は、LLMが複雑な社会力学をモデル化し、人間の社会を形成する力を潜在的に再現する能力を示している。
集団行動や創発的な社会現象に関する洞察を可能とすることで、LLM駆動のマルチエージェントシミュレーションは、人間の行動のすべてのニュアンスをシミュレートすることができないが、社会構造、グループダイナミクス、複雑な人間のシステムに対する理解を深める可能性を秘めている。
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