論文の概要: Can Machines Think Like Humans? A Behavioral Evaluation of LLM-Agents in Dictator Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21359v1
• Date: Mon, 28 Oct 2024 17:47:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:43:16.247356
• Title: Can Machines Think Like Humans? A Behavioral Evaluation of LLM-Agents in Dictator Games
• Title（参考訳）: 機械は人間のように考えることができるか? : ディクターゲームにおけるLCMエージェントの行動評価
• Authors: Ji Ma,
• Abstract要約: LLM(Large Language Model)ベースのエージェントは、現実のタスクを担い、人間の社会と関わるようになっている。 本研究では,これらのAIエージェントの利他的行動に異なるペルソナと実験的フレーミングがどのような影響を及ぼすかを検討する。 これらのAIエージェントは、人為的なデータに基づいて訓練されているにもかかわらず、人間の決定を正確に予測することはできない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.504095239018173
• License:
• Abstract: As Large Language Model (LLM)-based agents increasingly undertake real-world tasks and engage with human society, how well do we understand their behaviors? This study (1) investigates how LLM agents' prosocial behaviors -- a fundamental social norm -- can be induced by different personas and benchmarked against human behaviors; and (2) introduces a behavioral approach to evaluate the performance of LLM agents in complex decision-making scenarios. We explored how different personas and experimental framings affect these AI agents' altruistic behavior in dictator games and compared their behaviors within the same LLM family, across various families, and with human behaviors. Our findings reveal substantial variations and inconsistencies among LLMs and notable differences compared to human behaviors. Merely assigning a human-like identity to LLMs does not produce human-like behaviors. Despite being trained on extensive human-generated data, these AI agents cannot accurately predict human decisions. LLM agents are not able to capture the internal processes of human decision-making, and their alignment with human behavior is highly variable and dependent on specific model architectures and prompt formulations; even worse, such dependence does not follow a clear pattern.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)をベースとしたエージェントが現実のタスクを担い、人間社会と関わり合うようになるにつれ、それらの行動はどの程度理解されているのか? 本研究では, LLMエージェントの社会的行動, 基本的社会的規範, が, 人的行動に対して異なるペルソナによって誘発され, および, 複雑な意思決定シナリオにおいて, LLMエージェントのパフォーマンスを評価するための行動的アプローチを提案する。 我々は、これらのAIエージェントの独裁者ゲームにおける利他的行動に異なるペルソナと実験的フレーミングがどう影響するかを調査し、同じLLMファミリー内での行動、様々な家族、人間の行動と比較した。 以上の結果から, LLMの変動と不整合が明らかとなり, 人間の行動に比較して顕著な差異がみられた。 単に人間のようなアイデンティティをLSMに割り当てるだけでは、人間のような振舞いは生じない。 これらのAIエージェントは、人為的なデータに基づいて訓練されているにもかかわらず、人間の決定を正確に予測することはできない。 LLMエージェントは人間の意思決定の内部過程を捉えることができず、人間の行動との整合性は非常に可変であり、特定のモデルアーキテクチャに依存し、さらに悪いことに、そのような依存は明確なパターンに従わない。

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