論文の概要: Strategic Collusion of LLM Agents: Market Division in Multi-Commodity Competitions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00031v1
• Date: Thu, 19 Sep 2024 20:10:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 15:29:12.953165
• Title: Strategic Collusion of LLM Agents: Market Division in Multi-Commodity Competitions
• Title（参考訳）: LLMエージェントの戦略的衝突:マルチコモディティ競争における市場部門
• Authors: Ryan Y. Lin, Siddhartha Ojha, Kevin Cai, Maxwell F. Chen,
• Abstract要約: 機械学習技術は、現実世界の市場シナリオへの展開が増えている。 マルチコモディティ市場において,大規模言語モデル(LLM)が自律エージェントとして展開する際の戦略行動について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine-learning technologies are seeing increased deployment in real-world market scenarios. In this work, we explore the strategic behaviors of large language models (LLMs) when deployed as autonomous agents in multi-commodity markets, specifically within Cournot competition frameworks. We examine whether LLMs can independently engage in anti-competitive practices such as collusion or, more specifically, market division. Our findings demonstrate that LLMs can effectively monopolize specific commodities by dynamically adjusting their pricing and resource allocation strategies, thereby maximizing profitability without direct human input or explicit collusion commands. These results pose unique challenges and opportunities for businesses looking to integrate AI into strategic roles and for regulatory bodies tasked with maintaining fair and competitive markets. The study provides a foundation for further exploration into the ramifications of deferring high-stakes decisions to LLM-based agents.
• Abstract（参考訳）: 機械学習技術は、現実世界の市場シナリオへの展開が増えている。 本研究では,多商品市場,特にCournot競合フレームワークにおいて,大規模言語モデル(LLM)が自律エージェントとして展開する際の戦略行動について検討する。 LLMが、共謀やより具体的には市場分割といった反競争的な実践を独立して行うことができるかどうかを検討する。 その結果, LLMは価格や資源配分戦略を動的に調整し, 直接の人的入力や明示的な協調命令を使わずに利益率を最大化することで, 特定の商品を効果的に独占することができることがわかった。 これらの結果は、AIを戦略的役割に統合したい企業や、公正で競争的な市場を維持するための規制機関にとって、ユニークな課題と機会をもたらす。 この研究は、LSMベースのエージェントに高い意思決定を延期する影響について、さらなる研究の基盤を提供する。

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