論文の概要: Generative AI collective behavior needs an interactionist paradigm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.10567v1
- Date: Thu, 15 Jan 2026 16:29:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-16 19:43:19.227772
- Title: Generative AI collective behavior needs an interactionist paradigm
- Title（参考訳）: ジェネレーティブAI集団行動は相互作用主義的パラダイムを必要とする
- Authors: Laura Ferrarotti, Gian Maria Campedelli, Roberto Dessì, Andrea Baronchelli, Giovanni Iacca, Kathleen M. Carley, Alex Pentland, Joel Z. Leibo, James Evans, Bruno Lepri,
- Abstract要約: 我々は,大規模言語モデル(LLM)に基づくエージェントの集団行動を理解することが,調査の不可欠な領域であると主張している。
我々は,LSMに基づく集団の開発と展開に不可欠な4つの方向性を提案し,議論する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.75814761446284
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this article, we argue that understanding the collective behavior of agents based on large language models (LLMs) is an essential area of inquiry, with important implications in terms of risks and benefits, impacting us as a society at many levels. We claim that the distinctive nature of LLMs--namely, their initialization with extensive pre-trained knowledge and implicit social priors, together with their capability of adaptation through in-context learning--motivates the need for an interactionist paradigm consisting of alternative theoretical foundations, methodologies, and analytical tools, in order to systematically examine how prior knowledge and embedded values interact with social context to shape emergent phenomena in multi-agent generative AI systems. We propose and discuss four directions that we consider crucial for the development and deployment of LLM-based collectives, focusing on theory, methods, and trans-disciplinary dialogue.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)に基づくエージェントの集団行動を理解することが,リスクと利益の観点から重要な意味を持ち,多くのレベルで社会として私たちに影響を与えることを論じる。
従来の知識と組込み値が社会的文脈とどのように相互作用し、マルチエージェント生成型AIシステムにおいて創発的現象を形成するかを体系的に検討するために、LLMの独特な性質、すなわち、広範囲な事前学習された知識と暗黙的な社会的先行性による初期化と、文脈内学習による適応能力は、代替理論の基礎、方法論、分析ツールからなる相互作用論パラダイムの必要性を動機付けている、と我々は主張する。
我々は,LLMに基づく集団の開発と展開に不可欠な4つの方向性を,理論,手法,学際的対話に焦点をあてて提案し,議論する。
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