論文の概要: A Tutorial on Cognitive Biases in Agentic AI-Driven 6G Autonomous Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.19973v1
• Date: Wed, 22 Oct 2025 19:05:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:16.642947
• Title: A Tutorial on Cognitive Biases in Agentic AI-Driven 6G Autonomous Networks
• Title（参考訳）: A Tutorial on Cognitive Biases in Agentic AI-Driven 6G Autonomous Networks
• Authors: Hatim Chergui, Farhad Rezazadeh, Merouane Debbah, Christos Verikoukis,
• Abstract要約: 本稿では, 分類, 定義, 数学的定式化, 通信システムの出現, 一般に影響を受けるエージェント成分など, よく知られたバイアスの選択に関するチュートリアルを提供する。 また、バイアスの種類ごとに調整された様々な緩和戦略も提示する。 この記事は最終的に2つの実用的なユースケースを提供し、これは6G間スライスとクロスドメイン管理における有名なバイアスの出現、影響、緩和に対処するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0475538102144575
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The path to higher network autonomy in 6G lies beyond the mere optimization of key performance indicators (KPIs). While KPIs have enabled automation gains under TM Forum Levels 1--3, they remain numerical abstractions that act only as proxies for the real essence of communication networks: seamless connectivity, fairness, adaptability, and resilience. True autonomy requires perceiving and reasoning over the network environment as it is. Such progress can be achieved through \emph{agentic AI}, where large language model (LLM)-powered agents perceive multimodal telemetry, reason with memory, negotiate across domains, and act via APIs to achieve multi-objective goals. However, deploying such agents introduces the challenge of cognitive biases inherited from human design, which can distort reasoning, negotiation, tool use, and actuation. Between neuroscience and AI, this paper provides a tutorial on a selection of well-known biases, including their taxonomy, definition, mathematical formulation, emergence in telecom systems and the commonly impacted agentic components. The tutorial also presents various mitigation strategies tailored to each type of bias. The article finally provides two practical use-cases, which tackle the emergence, impact and mitigation gain of some famous biases in 6G inter-slice and cross-domain management. In particular, anchor randomization, temporal decay and inflection bonus techniques are introduced to specifically address anchoring, temporal and confirmation biases. This avoids that agents stick to the initial high resource allocation proposal or decisions that are recent and/or confirming a prior hypothesis. By grounding decisions in a richer and fairer set of past experiences, the quality and bravery of the agentic agreements in the second use-case, for instance, are leading to $\times 5$ lower latency and around $40\%$ higher energy saving.
• Abstract（参考訳）: 6Gのネットワーク自律性向上への道は、キーパフォーマンスインジケータ(KPI)の単なる最適化以上のものです。 KPIはTMフォーラムレベル1～3の下で自動化のゲインを実現する一方で、シームレスな接続性、公正性、適応性、レジリエンスといった、通信ネットワークの真の本質のプロキシとしてのみ動作する数値的な抽象化を維持しています。 真の自律性は、ネットワーク環境をそのまま認識し、推論することが必要です。 このような進歩は、大規模言語モデル(LLM)を駆使したエージェントがマルチモーダルテレメトリ、メモリによる推論、ドメイン間の交渉、多目的目標を達成するためにAPIを介して行動する、という、‘emph{agentic AI}’を通じて達成できる。 しかし、そのようなエージェントを配置することは、人間の設計から受け継がれた認知バイアスの課題を導入し、推論、交渉、ツールの使用、動作を歪めることができる。 本稿では,神経科学とAIの間において,その分類,定義,数学的定式化,通信システムの出現,一般に影響を受けるエージェント成分など,よく知られたバイアスの選択に関するチュートリアルを提供する。 チュートリアルでは、バイアスの種類に合わせて、さまざまな緩和戦略も紹介されている。 この記事は最終的に2つの実用的なユースケースを提供し、これは6G間スライスとクロスドメイン管理における有名なバイアスの出現、影響、緩和に対処するものである。 特に、アンカーのランダム化、時間的減衰、およびインフレクションボーナス技術を導入し、特にアンカーのバイアス、時間的バイアス、確認バイアスに対処する。 これにより、エージェントが初期的な高リソース割り当ての提案や最近の決定に固執したり、あるいは事前の仮説を確認したりするのを避けることができる。 より豊かで公平な過去の経験の中で決定を下すことによって、第2のユースケースにおけるエージェント契約の品質と勇気は、レイテンシが5ドル、省エネが40ドル程度になる。

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