論文の概要: A Game-Theoretic Negotiation Framework for Cross-Cultural Consensus in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.13245v1
• Date: Mon, 16 Jun 2025 08:42:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:47.883059
• Title: A Game-Theoretic Negotiation Framework for Cross-Cultural Consensus in LLMs
• Title（参考訳）: LLMにおけるクロスカルチュラルコンセンサスのためのゲーム理論ネゴシエーションフレームワーク
• Authors: Guoxi Zhang, Jiawei Chen, Tianzhuo Yang, Jiaming Ji, Yaodong Yang, Juntao Dai,
• Abstract要約: 大型言語モデル (LLMs) は、WEIRD (Western, Educated, Industrialized, Rich, Democratic) の文化的偏見を示す。 この単文化的な観点は、支配的な価値観を強化し、多様な文化的視点を疎外する可能性がある。 公正で堅牢な異文化間の合意を促進するために設計された体系的枠組みを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.655783463895325
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The increasing prevalence of large language models (LLMs) is influencing global value systems. However, these models frequently exhibit a pronounced WEIRD (Western, Educated, Industrialized, Rich, Democratic) cultural bias due to lack of attention to minority values. This monocultural perspective may reinforce dominant values and marginalize diverse cultural viewpoints, posing challenges for the development of equitable and inclusive AI systems. In this work, we introduce a systematic framework designed to boost fair and robust cross-cultural consensus among LLMs. We model consensus as a Nash Equilibrium and employ a game-theoretic negotiation method based on Policy-Space Response Oracles (PSRO) to simulate an organized cross-cultural negotiation process. To evaluate this approach, we construct regional cultural agents using data transformed from the World Values Survey (WVS). Beyond the conventional model-level evaluation method, We further propose two quantitative metrics, Perplexity-based Acceptence and Values Self-Consistency, to assess consensus outcomes. Experimental results indicate that our approach generates consensus of higher quality while ensuring more balanced compromise compared to baselines. Overall, it mitigates WEIRD bias by guiding agents toward convergence through fair and gradual negotiation steps.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の普及は、グローバルバリューシステムに影響を与えている。 しかしこれらのモデルは、少数民族の価値観に注意が払われていないため、WEIRD(Western, Educated, Industrialized, Rich, Democratic)の文化的偏見をしばしば示している。 この単文化的な観点は、支配的な価値観を強化し、多様な文化的視点を疎外し、公平で包括的なAIシステムの開発に挑戦する可能性がある。 本研究では,LLM間の公正かつ堅牢な相互文化合意を促進するために,体系的な枠組みを導入する。 我々は、合意をナッシュ均衡としてモデル化し、政策空間対応オラクル(PSRO)に基づくゲーム理論交渉手法を用いて、組織された異文化間交渉プロセスをシミュレートする。 このアプローチを評価するために,世界価値調査(WVS)から変換されたデータを用いて地域文化エージェントを構築した。 従来のモデルレベルの評価方法以外にも、コンセンサス結果を評価するために、パープレキシティベースのアクセプタンスと価値自己一貫性という2つの定量的指標を提案する。 実験結果から,本手法は,ベースラインよりもバランスの取れた妥協を確実にしつつ,高品質のコンセンサスを生成することが示唆された。 全体としては、公正かつ段階的な交渉ステップを通じて、エージェントを収束に向けて導くことでWEIRDバイアスを緩和する。

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