論文の概要: The Power of Stories: Narrative Priming Shapes How LLM Agents Collaborate and Compete

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03961v2
• Date: Thu, 08 May 2025 08:29:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-09 13:13:47.824748
• Title: The Power of Stories: Narrative Priming Shapes How LLM Agents Collaborate and Compete
• Title（参考訳）: 物語の力: LLMエージェントのコラボボレートとコンピテント
• Authors: Gerrit Großmann, Larisa Ivanova, Sai Leela Poduru, Mohaddeseh Tabrizian, Islam Mesabah, David A. Selby, Sebastian J. Vollmer,
• Abstract要約: 私たちは、チームワークを異なる学位に強調するストーリーをメインエージェントとして、これが交渉の結果にどのように影響するかをテストします。 ストーリーベースのプライミングは交渉戦略や成功率に大きく影響している。 対照的に、異なるストーリーを持つプライミングエージェントは、この効果を逆転させ、これらのエージェントは、自己利益に向かって急上昇した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.549690036417587
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: According to Yuval Noah Harari, large-scale human cooperation is driven by shared narratives that encode common beliefs and values. This study explores whether such narratives can similarly nudge LLM agents toward collaboration. We use a finitely repeated public goods game in which LLM agents choose either cooperative or egoistic spending strategies. We prime agents with stories highlighting teamwork to different degrees and test how this influences negotiation outcomes. Our experiments explore four questions:(1) How do narratives influence negotiation behavior? (2) What differs when agents share the same story versus different ones? (3) What happens when the agent numbers grow? (4) Are agents resilient against self-serving negotiators? We find that story-based priming significantly affects negotiation strategies and success rates. Common stories improve collaboration, benefiting each agent. By contrast, priming agents with different stories reverses this effect, and those agents primed toward self-interest prevail. We hypothesize that these results carry implications for multi-agent system design and AI alignment.
• Abstract（参考訳）: ユバル・ノア・ハラリ(Yuval Noah Harari)によれば、大規模な人間の協力は共通の信念と価値観をエンコードする共有物語によって引き起こされる。 本研究では,このような物語がLLMエージェントを協調に活用できるかどうかを考察する。 我々は、LLMエージェントが協力的またはエゴスティックな支出戦略を選択するような、有限繰り返しの公共財ゲームを使用する。 私たちは、チームワークを異なる学位に強調するストーリーをメインエージェントとして、これが交渉の結果にどのように影響するかをテストします。 1) 物語は交渉行動にどのように影響を与えるのか? 2) エージェントが同じストーリーを異なるストーリーと共有する場合との違いは何か? (3) エージェント数が増加するとどうなるか? (4)自衛隊の交渉に抵抗性があるか? ストーリーベースのプライミングは交渉戦略や成功率に大きく影響している。 共通のストーリーはコラボレーションを改善し、各エージェントに利益をもたらす。 対照的に、異なるストーリーを持つプライミングエージェントは、この効果を逆転させ、これらのエージェントは、自己利益に向かって急上昇した。 これらの結果は、マルチエージェントシステム設計とAIアライメントに影響を及ぼすと仮定する。

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