論文の概要: AI-Generated Compromises for Coalition Formation: Modeling, Simulation, and a Textual Case Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.05983v1
- Date: Thu, 27 Nov 2025 13:40:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-15 04:16:52.494889
- Title: AI-Generated Compromises for Coalition Formation: Modeling, Simulation, and a Textual Case Study
- Title（参考訳）: 協調形成のためのAI生成コンプリケーション:モデリング,シミュレーション,テキストケーススタディ
- Authors: Eyal Briman, Ehud Shapiro, Nimrod Talmon,
- Abstract要約: エージェント連合が団結できる妥協提案を効果的に見つける方法は、オープンな問題である。
エージェント境界有理性と不確実性を含む全体論的モデルを定式化する。
我々は,NLP手法を適用し,LLMを用いてテキストの意味的距離空間を作成し,適切な妥協点を提案するアルゴリズムを開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.629693370283204
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The challenge of finding compromises between agent proposals is fundamental to AI sub-fields such as argumentation, mediation, and negotiation. Building on this tradition, Elkind et al. (2021) introduced a process for coalition formation that seeks majority-supported proposals preferable to the status quo, using a metric space where each agent has an ideal point. The crucial step in this iterative process involves identifying compromise proposals around which agent coalitions can unite. How to effectively find such compromise proposals, however, remains an open question. We address this gap by formalizing a holistic model that encompasses agent bounded rationality and uncertainty and developing AI models to generate such compromise proposals. We focus on the domain of collaboratively writing text documents -- e.g., to enable the democratic creation of a community constitution. We apply NLP (Natural Language Processing) techniques and utilize LLMs (Large Language Models) to create a semantic metric space for text and develop algorithms to suggest suitable compromise points. To evaluate the effectiveness of our algorithms, we simulate various coalition formation processes and demonstrate the potential of AI to facilitate large-scale democratic text editing, such as collaboratively drafting a constitution, an area where traditional tools are limited.
- Abstract（参考訳）: エージェント提案間の妥協を見つけるという課題は、議論、仲介、交渉といったAIサブフィールドの基本である。
この伝統に基づいてエルキンドら(2021年)は、各エージェントが理想的な点を持つ計量空間を用いて、現状クオに好まれる多数派支持の提案を求める連立形成のプロセスを導入した。
この反復プロセスにおける重要なステップは、エージェント連合が一体化できる妥協提案を特定することである。
しかし、このような妥協案を効果的に見つけるには、未解決の問題が残る。
エージェント境界有理性と不確実性を含む全体論的モデルを形式化し、そのような妥協提案を生成するAIモデルを開発することで、このギャップに対処する。
我々は、コミュニティ憲法の民主的作成を可能にするために、共同で文書を書くという領域に注力する。
我々はNLP(Natural Language Processing)技術を適用し、LLM(Large Language Models)を用いてテキストの意味的距離空間を作成し、適切な妥協点を提案するアルゴリズムを開発する。
提案アルゴリズムの有効性を評価するため,従来のツールが限られている領域であるコンスティチューションを共同起草するなど,AIが大規模に民主的なテキスト編集を促進する可能性を示す。
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