論文の概要: Spontaneous Emergence of Agent Individuality through Social Interactions in LLM-Based Communities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03252v1
• Date: Tue, 05 Nov 2024 16:49:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 15:00:09.045939
• Title: Spontaneous Emergence of Agent Individuality through Social Interactions in LLM-Based Communities
• Title（参考訳）: LLMを基盤としたコミュニティにおける社会的相互作用によるエージェントの自発創出
• Authors: Ryosuke Takata, Atsushi Masumori, Takashi Ikegami,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Model (LLM) ベースのエージェントを用いて,ゼロからエージェントが出現することを検討する。 このマルチエージェントシミュレーションを解析することにより、社会的規範、協力、性格特性が自然に出現する方法について、貴重な新しい知見を報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: We study the emergence of agency from scratch by using Large Language Model (LLM)-based agents. In previous studies of LLM-based agents, each agent's characteristics, including personality and memory, have traditionally been predefined. We focused on how individuality, such as behavior, personality, and memory, can be differentiated from an undifferentiated state. The present LLM agents engage in cooperative communication within a group simulation, exchanging context-based messages in natural language. By analyzing this multi-agent simulation, we report valuable new insights into how social norms, cooperation, and personality traits can emerge spontaneously. This paper demonstrates that autonomously interacting LLM-powered agents generate hallucinations and hashtags to sustain communication, which, in turn, increases the diversity of words within their interactions. Each agent's emotions shift through communication, and as they form communities, the personalities of the agents emerge and evolve accordingly. This computational modeling approach and its findings will provide a new method for analyzing collective artificial intelligence.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Model (LLM) ベースのエージェントを用いて,ゼロからエージェントが出現することを検討する。 LLMをベースとした従来の研究では、個性と記憶を含む各エージェントの特徴は、伝統的に事前に定義されてきた。 我々は、行動、個性、記憶などの個性が、未分化の状態とどのように区別されるかに焦点を当てた。 現在LLMエージェントはグループシミュレーション内で協調的なコミュニケーションを行い、自然言語でコンテキストベースのメッセージを交換する。 このマルチエージェントシミュレーションを解析することにより、社会的規範、協力、性格特性が自然に出現する方法について、貴重な新しい知見を報告する。 本稿では、自律的に相互作用するLLMエージェントが、コミュニケーションを維持するために幻覚やハッシュタグを生成し、それによって対話内の単語の多様性を増大させることを示す。 各エージェントの感情はコミュニケーションを通じて変化し、それらがコミュニティを形成するにつれて、エージェントの個性が出現して進化する。 この計算モデリング手法とその発見は、集合人工知能を解析するための新しい方法を提供する。

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