論文の概要: Super-additive Cooperation in Language Model Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15510v1
• Date: Thu, 21 Aug 2025 12:36:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-22 16:26:46.326943
• Title: Super-additive Cooperation in Language Model Agents
• Title（参考訳）: 言語モデルエージェントにおける超付加的協調
• Authors: Filippo Tonini, Lukas Galke,
• Abstract要約: この研究は、反復的相互作用とグループ間競争の複合効果が人間の協調傾向の原因であると主張する超付加的協調理論に着想を得たものである。 私たちは、言語モデルエージェントがチームに分かれて、囚人のジレンマゲームで互いに対決する仮想トーナメントを考案しました。 チーム内部のダイナミクスと外部の競争をシミュレートすることで、このブレンドによって、全体的なコラボレーションレベルと最初のコラボレーションレベルの両方が大幅に向上することが分かりました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.14360329494344
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the prospect of autonomous artificial intelligence (AI) agents, studying their tendency for cooperative behavior becomes an increasingly relevant topic. This study is inspired by the super-additive cooperation theory, where the combined effects of repeated interactions and inter-group rivalry have been argued to be the cause for cooperative tendencies found in humans. We devised a virtual tournament where language model agents, grouped into teams, face each other in a Prisoner's Dilemma game. By simulating both internal team dynamics and external competition, we discovered that this blend substantially boosts both overall and initial, one-shot cooperation levels (the tendency to cooperate in one-off interactions). This research provides a novel framework for large language models to strategize and act in complex social scenarios and offers evidence for how intergroup competition can, counter-intuitively, result in more cooperative behavior. These insights are crucial for designing future multi-agent AI systems that can effectively work together and better align with human values. Source code is available at https://github.com/pippot/Superadditive-cooperation-LLMs.
• Abstract（参考訳）: 自律型人工知能(AI)エージェントの展望により、協調行動の傾向を研究することが、ますます関連性が高まっている。 この研究は、反復的相互作用とグループ間競争の複合効果が人間の協調傾向の原因であると主張する超付加的協調理論に着想を得たものである。 私たちは、言語モデルエージェントがチームに分かれて、囚人のジレンマゲームで互いに対決する仮想トーナメントを考案しました。 チーム内部のダイナミクスと外部の競争をシミュレートすることで、このブレンドによって、全体的なコラボレーションレベルと最初のコラボレーションレベル(ワンオフインタラクションで協力する傾向)が大幅に向上することが分かりました。 この研究は、複雑な社会的シナリオにおいて、大規模言語モデルをストラテジズし行動するための新しい枠組みを提供し、グループ間の競争が、反故意に、より協調的な行動をもたらすことを示す証拠を提供する。 これらの洞察は、効果的に協力し、人間の価値とより良く整合できる未来のマルチエージェントAIシステムの設計に不可欠である。 ソースコードはhttps://github.com/pippot/Superadditive-cooperation-LLMsで入手できる。

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