論文の概要: Emergent Social Dynamics of LLM Agents in the El Farol Bar Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.04537v2
• Date: Mon, 08 Sep 2025 11:56:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.395474
• Title: Emergent Social Dynamics of LLM Agents in the El Farol Bar Problem
• Title（参考訳）: エルファロールバー問題におけるLDM剤の創発的社会動態
• Authors: Ryosuke Takata, Atsushi Masumori, Takashi Ikegami,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)エージェントの空間拡張型El Farol Bar問題における創発的社会的ダイナミクスについて検討する。 その結果、LSMエージェントはバーに行く自発的なモチベーションを生み出し、集団となって意思決定を変えた。 これらの結果は,従来のゲーム理論上の問題設定では扱えないグループ意思決定の新しいモデルが,LLMエージェントによって実現可能であることを示唆している。
• 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 investigate the emergent social dynamics of Large Language Model (LLM) agents in a spatially extended El Farol Bar problem, observing how they autonomously navigate this classic social dilemma. As a result, the LLM agents generated a spontaneous motivation to go to the bar and changed their decision making by becoming a collective. We also observed that the LLM agents did not solve the problem completely, but rather behaved more like humans. These findings reveal a complex interplay between external incentives (prompt-specified constraints such as the 60% threshold) and internal incentives (culturally-encoded social preferences derived from pre-training), demonstrating that LLM agents naturally balance formal game-theoretic rationality with social motivations that characterize human behavior. These findings suggest that a new model of group decision making, which could not be handled in the previous game-theoretic problem setting, can be realized by LLM agents.
• Abstract（参考訳）: 空間的に拡張されたエルファロールバー問題において,Large Language Model (LLM) エージェントの創発的社会的ダイナミクスを考察し,この古典的社会ジレンマを自律的にナビゲートする方法を考察した。 その結果、LSMエージェントはバーに行く自発的なモチベーションを生み出し、集団となって意思決定を変えた。 また, LLM エージェントはこの問題を完全に解決するのではなく, むしろ人間のように振る舞った。 これらの結果から、外的インセンティブ(60%のしきい値などの特定制約)と内的インセンティブ(事前学習から派生した文化的にエンコードされた社会的嗜好)の複雑な相互作用が明らかとなり、LDMのエージェントが、人間の行動を特徴付ける社会的モチベーションとフォーマルなゲーム理論的合理性を自然にバランスしていることが示されている。 これらの結果は,従来のゲーム理論上の問題設定では扱えないグループ意思決定の新しいモデルが,LLMエージェントによって実現可能であることを示唆している。

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