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/2410.21359v2
• Date: Mon, 16 Dec 2024 20:00:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:56:34.251519
• 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。 独裁者ゲームにおける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う影響するかを検討する。 LLMに人間のようなアイデンティティを割り当てても、人間のような振る舞いは生じないことを示す。
• 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? We (1) investigate how LLM agents' prosocial behaviors -- a fundamental social norm -- can be induced by different personas and benchmarked against human behaviors; and (2) introduce a behavioral and social science approach to evaluate LLM agents' decision-making. 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. The 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 are unable to capture the internal processes of human decision-making. Their alignment with human is highly variable and dependent on specific model architectures and prompt formulations; even worse, such dependence does not follow a clear pattern. LLMs can be useful task-specific tools but are not yet intelligent human-like agents.
• 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? 1) LLMエージェントの社会的行動(基本的社会的規範)が、異なるペルソナによってどのように誘導され、人間の行動に対してベンチマークされるか、(2) LLMエージェントの意思決定を評価するための行動科学的・社会科学的アプローチを導入する。 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。 これらの結果から, 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認められた。 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、人間の意思決定の内部過程を捉えることはできない。 彼らの人間とのアライメントは高度に変動しており、特定のモデルアーキテクチャや迅速な定式化に依存している; 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。 LLMはタスク固有のツールとして有用であるが、人間のようなインテリジェントなエージェントではない。

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