論文の概要: Strategic Tradeoffs Between Humans and AI in Multi-Agent Bargaining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.09071v2
• Date: Fri, 12 Sep 2025 18:52:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 11:17:11.572722
• Title: Strategic Tradeoffs Between Humans and AI in Multi-Agent Bargaining
• Title（参考訳）: マルチエージェント取引における人間とAIの戦略的トレードオフ
• Authors: Crystal Qian, Kehang Zhu, John Horton, Benjamin S. Manning, Vivian Tsai, James Wexler, Nithum Thain,
• Abstract要約: 人類が伝統的に行ってきた調整作業は、ますます自律的なエージェントに委譲されている。 我々は,人間(N = 216),大言語モデル(LLM),ベイズエージェントを動的交渉条件で比較した。 エージェント評価の一般的なベンチマークであるパフォーマンスの同等性は、プロセスとアライメントの根本的な違いを隠蔽する可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.455342700410145
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Coordination tasks traditionally performed by humans are increasingly being delegated to autonomous agents. As this pattern progresses, it becomes critical to evaluate not only these agents' performance but also the processes through which they negotiate in dynamic, multi-agent environments. Furthermore, different agents exhibit distinct advantages: traditional statistical agents, such as Bayesian models, may excel under well-specified conditions, whereas large language models (LLMs) can generalize across contexts. In this work, we compare humans (N = 216), LLMs (GPT-4o, Gemini 1.5 Pro), and Bayesian agents in a dynamic negotiation setting that enables direct, identical-condition comparisons across populations, capturing both outcomes and behavioral dynamics. Bayesian agents extract the highest surplus through aggressive optimization, at the cost of frequent trade rejections. Humans and LLMs can achieve similar overall surplus, but through distinct behaviors: LLMs favor conservative, concessionary trades with few rejections, while humans employ more strategic, risk-taking, and fairness-oriented behaviors. Thus, we find that performance parity -- a common benchmark in agent evaluation -- can conceal fundamental differences in process and alignment, which are critical for practical deployment in real-world coordination tasks.
• Abstract（参考訳）: 人類が伝統的に行ってきた調整作業は、ますます自律的なエージェントに委譲されている。 このパターンが進むにつれて、これらのエージェントのパフォーマンスだけでなく、動的でマルチエージェントな環境で交渉するプロセスを評価することが重要になる。 さらに、ベイズモデルのような伝統的な統計エージェントは、明確に特定された条件下では優れるが、大きな言語モデル(LLM)は文脈を横断して一般化することができる。 本研究では,人間 (N = 216), LLM (GPT-4o, Gemini 1.5 Pro) とベイズエージェント (ベイズエージェント) を,集団間の直接的, 同一条件比較が可能な動的交渉条件で比較し, 結果と行動力学の両方を捉える。 ベイジアン・エージェントは、頻繁な貿易拒絶を犠牲にして、積極的な最適化を通じて最高の余剰を抽出する。 人間とLLMは同様の全体的な余剰を達成できるが、異なる行動によって、LLMは保守的で譲歩的な取引をほとんど拒否しないが、人間はより戦略的、リスクテイク、公正志向の行動を採用する。 したがって、エージェント評価における一般的なベンチマークであるパフォーマンスの同等性は、プロセスとアライメントの根本的な違いを隠蔽する可能性がある。

関連論文リスト

• Evaluating Generalization Capabilities of LLM-Based Agents in Mixed-Motive Scenarios Using Concordia [100.74015791021044]
  大規模言語モデル(LLM)エージェントは、社会的相互作用の素晴らしい能力を実証している。 既存の評価手法は、これらの能力がいかに新しい社会的状況に一般化するかを測ることに失敗する。 我々は,NeurIPS 2024 Concordia Contestで,エージェントが相互利得を達成する能力について評価した経験的結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-03T00:11:05Z)
• How Far Can LLMs Emulate Human Behavior?: A Strategic Analysis via the Buy-and-Sell Negotiation Game [0.8353024005684598]
  大規模言語モデル(LLM)の人間の感情的・行動的模倣と戦略的意思決定能力を定量的に評価する手法を提案する。 具体的には、複数のLLMに異なるペルソナを割り当て、バイヤーとセラーの交渉を行い、勝利率、取引価格、SHAP値などの結果を包括的に分析する。 実験の結果,既存のベンチマークスコアが高いモデルでは,全体の交渉性能が向上することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-22T09:07:29Z)
• A Dual-Agent Adversarial Framework for Robust Generalization in Deep Reinforcement Learning [7.923577336744156]
  両エージェント対応型政策学習フレームワークを提案する。 このフレームワークは、エージェントが人間の事前知識を導入することなく、基礎となるセマンティクスを自発的に学習することを可能にする。 実験により, 両エージェントの一般化性能が著しく向上することが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-29T02:36:47Z)
• Factorised Active Inference for Strategic Multi-Agent Interactions [1.9389881806157316]
  この目的に2つの補完的アプローチを組み込むことができる。 アクティブ推論フレームワーク(AIF)は、エージェントが環境内の信念や行動に適応するために生成モデルをどのように利用するかを記述する。 ゲーム理論は、潜在的に競合する目的を持つエージェント間の戦略的相互作用を定式化する。 本稿では,各エージェントが他のエージェントの内部状態に対する明示的かつ個別的な信念を維持し,それらを共同で戦略的計画に利用する生成モデルの因子化を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-11T21:04:43Z)
• From Novice to Expert: LLM Agent Policy Optimization via Step-wise Reinforcement Learning [62.54484062185869]
  本稿では,エージェントの強化学習プロセスの最適化にステップワイド報酬を利用するStepAgentを紹介する。 エージェント反射とポリシー調整を容易にする暗黙の逆・逆の強化学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-06T10:35:11Z)
• CoPS: Empowering LLM Agents with Provable Cross-Task Experience Sharing [70.25689961697523]
  クロスタスク体験の共有と選択によるシーケンシャル推論を強化する一般化可能なアルゴリズムを提案する。 我々の研究は、既存のシーケンシャルな推論パラダイムのギャップを埋め、タスク間体験の活用の有効性を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-22T03:59:53Z)
• Moral Alignment for LLM Agents [3.7414804164475983]
  我々は,人間の中心的価値を明確にかつ透過的にエンコードする報酬関数の設計を導入する。 我々は,Deontological EthicsとUtilitarianismの伝統的な哲学的枠組みを用いて,我々のアプローチを評価する。 我々は、エージェントが以前開発された自己中心的な戦略を解き放つことを可能にするために、いかに道徳的な微調整を展開できるかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T15:09:36Z)
• AntEval: Evaluation of Social Interaction Competencies in LLM-Driven Agents [65.16893197330589]
  大規模言語モデル(LLM)は、幅広いシナリオで人間の振る舞いを再現する能力を示した。 しかし、複雑なマルチ文字のソーシャルインタラクションを扱う能力については、まだ完全には研究されていない。 本稿では,新しいインタラクションフレームワークと評価手法を含むマルチエージェントインタラクション評価フレームワーク(AntEval)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-12T11:18:00Z)
• DCIR: Dynamic Consistency Intrinsic Reward for Multi-Agent Reinforcement Learning [84.22561239481901]
  本稿では,エージェントの行動が他のエージェントの行動と一致しているかどうかを学習するための新しいアプローチを提案する。 マルチエージェント粒子, Google Research Football および StarCraft II Micromanagement を含む複数の環境における DCIR の評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-10T06:03:57Z)
• Quantifying Agent Interaction in Multi-agent Reinforcement Learning for Cost-efficient Generalization [63.554226552130054]
  マルチエージェント強化学習(MARL)における一般化の課題 エージェントが未確認のコプレイヤーに影響される程度は、エージェントのポリシーと特定のシナリオに依存する。 与えられたシナリオと環境におけるエージェント間の相互作用強度を定量化する指標であるLoI(Level of Influence)を提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-11T06:09:26Z)
• ProAgent: Building Proactive Cooperative Agents with Large Language Models [89.53040828210945]
  ProAgentは、大規模な言語モデルを利用してプロアクティブエージェントを生成する新しいフレームワークである。 ProAgentは現状を分析し、チームメイトの意図を観察から推測することができる。 ProAgentは高度なモジュール化と解釈可能性を示し、様々な調整シナリオに容易に統合できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-22T10:36:56Z)
• AgentVerse: Facilitating Multi-Agent Collaboration and Exploring Emergent Behaviors [93.38830440346783]
  本稿では,その構成をより高機能なシステムとして協調的に調整できるマルチエージェントフレームワークを提案する。 実験により,フレームワークが単一エージェントより優れたマルチエージェントグループを効果的に展開できることが実証された。 これらの振舞いの観点から、我々は、ポジティブなものを活用し、ネガティブなものを緩和し、マルチエージェントグループの協調可能性を改善するためのいくつかの戦略について議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-21T16:47:11Z)
• ERMAS: Becoming Robust to Reward Function Sim-to-Real Gaps in Multi-Agent Simulations [110.72725220033983]
  Epsilon-Robust Multi-Agent Simulation (ERMAS)は、このようなマルチエージェントのsim-to-realギャップに対して堅牢なAIポリシーを学ぶためのフレームワークである。 ERMASは、エージェントリスク回避の変化に対して堅牢な税政策を学び、複雑な時間シミュレーションで最大15%社会福祉を改善する。 特に、ERMASは、エージェントリスク回避の変化に対して堅牢な税制政策を学び、複雑な時間シミュレーションにおいて、社会福祉を最大15%改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-10T04:32:20Z)
• Scalable Multi-Agent Inverse Reinforcement Learning via Actor-Attention-Critic [54.2180984002807]
  マルチエージェント逆逆強化学習 (MA-AIRL) は, 単エージェントAIRLをマルチエージェント問題に適用する最近の手法である。 本稿では,従来の手法よりもサンプル効率が高く,スケーラブルなマルチエージェント逆RLアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-24T20:30:45Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。