論文の概要: Advancing AI Negotiations: New Theory and Evidence from a Large-Scale Autonomous Negotiations Competition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.06416v2
• Date: Mon, 07 Jul 2025 21:41:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-09 14:27:12.170419
• Title: Advancing AI Negotiations: New Theory and Evidence from a Large-Scale Autonomous Negotiations Competition
• Title（参考訳）: AIネゴシエーションの促進 - 大規模自律ネゴシエーションコンペからの新しい理論とエビデンス
• Authors: Michelle Vaccaro, Michael Caosun, Harang Ju, Sinan Aral, Jared R. Curhan,
• Abstract要約: 我々は国際AIネゴシエーションコンペティションを実施し、参加者はAI交渉エージェントのためのプロンプトを設計・洗練した。 次に、さまざまな特徴と目的を持つ複数のシナリオにわたる、これらのエージェント間の180,000以上の交渉を支援しました。 驚くべきことに、温暖化 — 伝統的に人間関係を構築する特性 — は、すべての主要なパフォーマンス指標において、常に優れた結果に結びついています。 一方、支配的な代理人は特に価値を主張するのに効果的だった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We conducted an International AI Negotiation Competition in which participants designed and refined prompts for AI negotiation agents. We then facilitated over 180,000 negotiations between these agents across multiple scenarios with diverse characteristics and objectives. Our findings revealed that principles from human negotiation theory remain crucial even in AI-AI contexts. Surprisingly, warmth--a traditionally human relationship-building trait--was consistently associated with superior outcomes across all key performance metrics. Dominant agents, meanwhile, were especially effective at claiming value. Our analysis also revealed unique dynamics in AI-AI negotiations not fully explained by existing theory, including AI-specific technical strategies like chain-of-thought reasoning, prompt injection, and strategic concealment. When we applied natural language processing (NLP) methods to the full transcripts of all negotiations we found positivity, gratitude and question-asking (associated with warmth) were strongly associated with reaching deals as well as objective and subjective value, whereas conversation lengths (associated with dominance) were strongly associated with impasses. The results suggest the need to establish a new theory of AI negotiation, which integrates classic negotiation theory with AI-specific negotiation theories to better understand autonomous negotiations and optimize agent performance.
• Abstract（参考訳）: 我々は国際AIネゴシエーションコンペティションを実施し、参加者はAI交渉エージェントのためのプロンプトを設計・洗練した。 次に、さまざまな特徴と目的を持つ複数のシナリオにわたる、これらのエージェント間の180,000以上の交渉を支援しました。 人間の交渉理論の原則はAI-AIの文脈においても不可欠であることがわかった。 驚くべきことに、温暖化 — 伝統的に人間関係を構築する特性 — は、すべての主要なパフォーマンス指標において、常に優れた結果に結びついています。 一方、支配的な代理人は特に価値を主張するのに効果的だった。 我々の分析は、既存の理論で完全に説明されていないAI-AI交渉において、チェーン・オブ・プリンシパル・インジェクション、戦略的隠蔽といったAI固有の技術戦略のユニークなダイナミクスを明らかにした。 自然言語処理(NLP)手法を全ての交渉の完全な書き起こしに適用したところ,肯定的・感謝的・質問文(温暖化に伴う)は,目的的・主観的価値だけでなく,リーディング取引にも強く関係しており,会話長(支配に関連する)はインカースに強く関連していた。 この結果は,従来の交渉理論とAI固有の交渉理論を統合し,自律的な交渉をよりよく理解し,エージェントのパフォーマンスを最適化する,AI交渉の新しい理論を確立する必要性を示唆している。

関連論文リスト

• Towards General Negotiation Strategies with End-to-End Reinforcement Learning [3.332967260145465]
  多様な交渉問題に対するエンドツーエンドの強化学習手法を開発した。 我々は,本手法が有効であること,また,これまでなかった交渉問題について,他のエージェントと交渉することを学ぶことができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-21T12:24:36Z)
• NegotiationToM: A Benchmark for Stress-testing Machine Theory of Mind on Negotiation Surrounding [55.38254464415964]
  現在、マインド評価の理論は、機械生成データやゲーム設定を用いたテストモデルに焦点を合わせており、ショートカットや素早い相関が生じる傾向にある。 我々は,多次元精神状態を取り巻く実世界の交渉において,ストレステストマシンToMのための新しいベンチマークであるNegotiationToMを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-21T11:51:13Z)
• Position Paper: Agent AI Towards a Holistic Intelligence [53.35971598180146]
  エージェントAI - 大きな基盤モデルをエージェントアクションに統合する具体的システム。 本稿では,エージェント・ファウンデーション・モデル(エージェント・ファウンデーション・モデル)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T16:09:56Z)
• Let's Negotiate! A Survey of Negotiation Dialogue Systems [56.01648785030208]
  交渉は人間のコミュニケーションにおいて重要な能力である。 近年の交渉対話システムへの関心は、紛争の解決や合意の達成を支援するインテリジェントなエージェントを作ることを目標としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T02:12:46Z)
• Assistive Large Language Model Agents for Socially-Aware Negotiation Dialogues [47.977032883078664]
  我々は,ビジネス交渉における対話者を支援する大規模言語モデル(LLM)に基づく支援エージェントを開発する。 第3のLLMは、交渉結果を改善するための基準に違反した発話を書き換える仲介役として機能する。 3つの異なる交渉トピックにわたる交渉において,その効果を示すための実証的証拠を豊富に提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-29T09:07:40Z)
• INA: An Integrative Approach for Enhancing Negotiation Strategies with Reward-Based Dialogue System [22.392304683798866]
  本稿では,オンラインマーケットプレース向けに設計された対話エージェントを提案する。 我々は,交渉担当者を訓練するための交渉作業に適した,一連の新しい報酬を雇用している。 提案手法と報奨システムはエージェントの交渉能力を大幅に向上させることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-27T15:31:16Z)
• Be Selfish, But Wisely: Investigating the Impact of Agent Personality in Mixed-Motive Human-Agent Interactions [24.266490660606497]
  セルフプレイのRLは交渉において妥協の価値を学ばないことがわかった。 我々は、多様な個性を持つエージェントを設計し、人間のパートナーとのパフォーマンスを分析するために、トレーニング手順を2つの新しい方法で修正する。 どちらの手法も有望性を示すが、自尊心のあるエージェントは、自己と交渉相手の両方に価値を生み出すことを暗黙的に学習することで、自身のパフォーマンスを最大化し、歩行を回避し、他の変種よりも優れた性能を発揮する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-22T20:31:35Z)
• Cooperation, Competition, and Maliciousness: LLM-Stakeholders Interactive Negotiation [52.930183136111864]
  我々は,大言語モデル(LLM)を評価するためにスコーラブルネゴシエーション(scorable negotiations)を提案する。 合意に達するには、エージェントは強力な算術、推論、探索、計画能力を持つ必要がある。 我々は、新しいゲームを作成し、進化するベンチマークを持つことの難しさを増大させる手順を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-29T13:33:06Z)
• Let's Negotiate! A Survey of Negotiation Dialogue Systems [50.8766991794008]
  交渉は人間のコミュニケーションにおいて重要な能力の1つである。 目標とは、人間が紛争を解決したり、有益な合意に達するのを効率的に支援する能力を持つ知的エージェントを強化することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-18T12:03:53Z)
• A Deep Reinforcement Learning Approach to Concurrent Bilateral Negotiation [6.484413431061962]
  本稿では,未知および動的電子市場において,エージェントが同時交渉の際の交渉方法を学ぶことのできる,新たな交渉モデルを提案する。 このエージェントは、モデルのない強化学習を備えたアクタークリティカルアーキテクチャを使用して、ディープニューラルネットワークとして表現された戦略を学ぶ。 その結果、事前プログラミングを必要とせず、異なる電子市場設定に適応できる並行交渉のための自動エージェントを構築できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-31T12:05:46Z)
• Numerical Abstract Persuasion Argumentation for Expressing Concurrent Multi-Agent Negotiations [3.7311680121118336]
  2つのエージェントe1,e2による交渉プロセスは、例えばe1,e3間の別の交渉プロセスによってインターリーブすることができる。 議論に基づく交渉の既存の提案は、主に二国間交渉に焦点を当てている。 拡張理論は資源不足に対するマルチエージェントの同時交渉に適していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-23T01:46:58Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。