論文の概要: Shoot First, Ask Questions Later? Building Rational Agents that Explore and Act Like People

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.20886v1
• Date: Thu, 23 Oct 2025 17:57:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 09:00:15.287196
• Title: Shoot First, Ask Questions Later? Building Rational Agents that Explore and Act Like People
• Title（参考訳）: 人のように行動する合理的なエージェントを作るには、まずはシュート、質問はあとで
• Authors: Gabriel Grand, Valerio Pepe, Jacob Andreas, Joshua B. Tenenbaum,
• Abstract要約: 限られたリソースを前提として、言語モデル(LM)に基づいたエージェントは、どの程度合理的に行動するのか? エージェント情報探索をベンチマークし,強化する手法を開発し,人間の行動から洞察を抽出する。 Spotterエージェントでは、LMのみのベースラインよりも14.7%の精度で精度を向上し、Captainエージェントでは、期待情報ゲイン(EIG)を0.227ビット(達成可能なノイズ天井の94.2%)まで引き上げる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.63702981397408
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many high-stakes applications of AI require forming data-driven hypotheses and making targeted guesses; e.g., in scientific and diagnostic settings. Given limited resources, to what extent do agents based on language models (LMs) act rationally? We develop methods to benchmark and enhance agentic information-seeking, drawing on insights from human behavior. First, we introduce a strategic decision-oriented dialogue task called Collaborative Battleship, in which a partially-informed Captain must balance exploration (asking questions) and action (taking shots), while a fully-informed Spotter must provide accurate answers under an information bottleneck. Compared to human players (N=42), we find that LM agents struggle to ground answers in context, generate informative questions, and select high-value actions. Next, to address these gaps, we develop novel Monte Carlo inference strategies for LMs based on principles from Bayesian Experimental Design (BED). For Spotter agents, our approach boosts accuracy by up to 14.7% absolute over LM-only baselines; for Captain agents, it raises expected information gain (EIG) by up to 0.227 bits (94.2% of the achievable noise ceiling). Combined, these components yield sharper targeting (+0.303-0.374 F1), and enable weaker LMs, such as Llama-4-Scout, to outperform both humans (8% -> 82% win rate) and frontier models (0% -> 67% win rate vs. GPT-5) at ~1% of GPT-5's cost. We replicate these findings on Guess Who? where our methods significantly boost accuracy (+28.3-42.4 p.p.), demonstrating their general applicability for building rational information-seeking agents.
• Abstract（参考訳）: AIの多くの高度な応用は、科学的および診断的設定において、データ駆動仮説を形成し、ターゲットとなる推測を行う必要がある。 限られたリソースを前提として、言語モデル(LM)に基づいたエージェントは、どの程度合理的に行動するのか? エージェント情報探索をベンチマークし,強化する手法を開発し,人間の行動から洞察を抽出する。 まず,コラボレーティブ・バトルシップ(Collaborative Battleship)と呼ばれる戦略的な意思決定型対話タスクを導入する。このタスクでは,部分的にインフォームドされたキャプテンが探索(質問)とアクション(ショットを取る)のバランスをとる必要があり,一方完全インフォームド・スポッターは情報ボトルネックの下で正確な回答を提供する必要がある。 人間のプレイヤー (N=42) と比較して, LMエージェントは, 文脈的回答の接地に苦慮し, 情報的質問を生成し, 高価値行動を選択する。 次に、これらのギャップに対処するために、ベイズ実験設計(BED)の原理に基づくLMの新しいモンテカルロ推論戦略を開発する。 Spotterエージェントでは、LMのみのベースラインよりも14.7%の精度で精度を向上し、Captainエージェントでは、期待情報ゲイン(EIG)を0.227ビット(達成可能なノイズ天井の94.2%)まで引き上げる。 これらの部品の組み合わせにより、よりシャープなターゲット(+0.303-0.374 F1)が得られ、Llama-4-Scoutのような弱いLMが、GPT-5のコストの約1%で、人間(8% -> 82%の勝利率)とフロンティアモデル(0% -> 67%の勝利率対GPT-5)の両方を上回った。 これらの発見をGuess Whoで再現する。 そこで本手法は精度を著しく向上させる(+28.3-42.4 p.p.)。

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