Fugu-MT 論文翻訳(概要): Social World Models

論文の概要: Social World Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.00559v1
Date: Sat, 30 Aug 2025 16:52:58 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.283443
Title: Social World Models
Title（参考訳）: 社会世界モデル
Authors: Xuhui Zhou, Jiarui Liu, Akhila Yerukola, Hyunwoo Kim, Maarten Sap,
Abstract要約: 我々は、新しい構造化社会世界表現形式(S3AP)を導入する。 S3APは、状態、観察、エージェントアクション、精神状態といった社会的相互作用を構造化されたものとして表現する。 S3APは、LLMが5つの社会的推論タスクのソーシャルな物語をよりよく理解するのに役立ちます。次に、これらの構造化された表現から社会世界モデルを誘導し、将来の社会的ダイナミクスを予測する能力を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 35.672466808871945
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Humans intuitively navigate social interactions by simulating unspoken dynamics and reasoning about others' perspectives, even with limited information. In contrast, AI systems struggle to automatically structure and reason about these implicit social contexts. In this paper, we introduce a novel structured social world representation formalism (S3AP), designed to help AI systems reason more effectively about social dynamics. Following a POMDP-driven design, S3AP represents social interactions as structured tuples, such as state, observation, agent actions, and mental states, which can be automatically induced from free-form narratives or other inputs. We first show S3AP can help LLMs better understand social narratives across 5 social reasoning tasks (e.g., +51% improvement on FANToM's theory-of-mind reasoning with OpenAI's o1), reaching new state-of-the-art (SOTA) performance. We then induce social world models from these structured representations, demonstrating their ability to predict future social dynamics and improve agent decision-making, yielding up to +18% improvement on the SOTOPIA social interaction benchmark. Our findings highlight the promise of S3AP as a powerful, general-purpose representation for social world states, enabling the development of more socially-aware systems that better navigate social interactions.
Abstract（参考訳）: 人間は、限られた情報であっても、無意味なダイナミクスをシミュレートし、他人の視点を推論することで、社会的相互作用を直感的にナビゲートする。対照的に、AIシステムは、これらの暗黙の社会的文脈を自動的に構成し、推論することに苦労している。本稿では,AIシステムが社会力学をより効果的に推し進めるために設計された,構造化された社会世界表現形式(S3AP)を紹介する。 POMDPによる設計の後、S3APは状態、観察、エージェントアクション、精神状態などの構造化されたタプルとして社会的相互作用を表現し、フリーフォームの物語や他の入力から自動的に誘導される。最初に、S3APは5つの社会的推論タスク(例えば、OpenAIのo1によるFANToMの理論的推論の改善+51%)における社会的な物語をよりよく理解し、新たな最先端(SOTA)のパフォーマンスを達成するのに役立ちます。次に、これらの構造化された表現から社会世界モデルを誘導し、将来の社会的ダイナミクスを予測し、エージェントによる意思決定を改善する能力を示し、SOTOPIAの社会的相互作用ベンチマークで最大18%改善する。以上の結果から,S3APが社会的世界国家の強力な汎用的表現であり,より社会的に意識された社会交流システムの開発を可能にすることが示唆された。

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