論文の概要: A Multi-LLM-Agent-Based Framework for Economic and Public Policy Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.16879v1
• Date: Mon, 24 Feb 2025 06:27:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 22:36:56.431055
• Title: A Multi-LLM-Agent-Based Framework for Economic and Public Policy Analysis
• Title（参考訳）: 経済・公共政策分析のためのマルチLLMベースフレームワーク
• Authors: Yuzhi Hao, Danyang Xie,
• Abstract要約: 本稿では,多言語モデル(LLM)を異種人工経済エージェントとして活用することにより,経済・公共政策分析の新しいアプローチを開拓する。 まず,2周期消費配分問題の解決において,LLMの5つの経済意思決定能力を評価した。 LLMを特定の教育グループとそれに対応する収入ブラケットにマッピングすることで、MLAB(Multi-LLM-Agent-Based)フレームワークを構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper pioneers a novel approach to economic and public policy analysis by leveraging multiple Large Language Models (LLMs) as heterogeneous artificial economic agents. We first evaluate five LLMs' economic decision-making capabilities in solving two-period consumption allocation problems under two distinct scenarios: with explicit utility functions and based on intuitive reasoning. While previous research has often simulated heterogeneity by solely varying prompts, our approach harnesses the inherent variations in analytical capabilities across different LLMs to model agents with diverse cognitive traits. Building on these findings, we construct a Multi-LLM-Agent-Based (MLAB) framework by mapping these LLMs to specific educational groups and corresponding income brackets. Using interest-income taxation as a case study, we demonstrate how the MLAB framework can simulate policy impacts across heterogeneous agents, offering a promising new direction for economic and public policy analysis by leveraging LLMs' human-like reasoning capabilities and computational power.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,多言語モデル(LLM)を異種人工経済エージェントとして活用することにより,経済・公共政策分析の新しいアプローチを開拓する。 まず,2周期の消費配分問題の解法におけるLCMの経済的意思決定能力を,明示的なユーティリティ機能と直観的推論に基づく2つのシナリオで評価した。 従来の研究では、単に異なるプロンプトによって異種性をシミュレートすることが多かったが、我々のアプローチは、異なるLLMをまたいだ分析能力の固有の変化を利用して、多様な認知特性を持つエージェントをモデル化する。 本研究は,MLAB(Multi-LLM-Agent-based, Multi-LLM-Agent-based, MLAB)の枠組みを構築し,これらのLLMを特定の教育グループとそれに対応する収入ブラケットにマッピングする。 利子課税を事例として、MLABフレームワークが多種多様なエージェント間の政策影響をシミュレートし、LLMの人間ライクな推論能力と計算力を活用して、経済・公共政策分析に有望な新たな方向性を提供することを示す。

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