論文の概要: Emulating Aggregate Human Choice Behavior and Biases with GPT Conversational Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.05597v1
• Date: Thu, 05 Feb 2026 12:33:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-06 18:49:08.923321
• Title: Emulating Aggregate Human Choice Behavior and Biases with GPT Conversational Agents
• Title（参考訳）: GPT会話エージェントを用いた集団選択行動とバイアスのエミュレート
• Authors: Stephen Pilli, Vivek Nallur,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、よく知られたバイアスを再現することが示されている。 我々は,3つの確立された意思決定シナリオを会話環境に適応させ,人間の実験を行った。 人間の行動をどのように整合させるかという点において,モデル間に顕著な違いが認められた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.48439699124726004
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cognitive biases often shape human decisions. While large language models (LLMs) have been shown to reproduce well-known biases, a more critical question is whether LLMs can predict biases at the individual level and emulate the dynamics of biased human behavior when contextual factors, such as cognitive load, interact with these biases. We adapted three well-established decision scenarios into a conversational setting and conducted a human experiment (N=1100). Participants engaged with a chatbot that facilitates decision-making through simple or complex dialogues. Results revealed robust biases. To evaluate how LLMs emulate human decision-making under similar interactive conditions, we used participant demographics and dialogue transcripts to simulate these conditions with LLMs based on GPT-4 and GPT-5. The LLMs reproduced human biases with precision. We found notable differences between models in how they aligned human behavior. This has important implications for designing and evaluating adaptive, bias-aware LLM-based AI systems in interactive contexts.
• Abstract（参考訳）: 認知バイアスは、しばしば人間の決定を形作る。 大きな言語モデル(LLM)は、よく知られたバイアスを再現することが示されているが、より重要な問題は、LLMが個々のレベルでバイアスを予測し、認知的負荷のような文脈的要因がこれらのバイアスと相互作用する際のバイアスされた人間の行動のダイナミクスをエミュレートできるかどうかである。 我々は,3つの確立された意思決定シナリオを会話環境に適応させ,人間実験(N=1100)を行った。 参加者は単純な対話や複雑な対話を通じて意思決定を容易にするチャットボットに携わる。 その結果,頑健なバイアスが認められた。 GPT-4 と GPT-5 に基づいて,LLM が人間の意思決定をどのようにエミュレートするかを評価するために,参加者の人口動態と対話書き起こしを用いて,これらの条件を LLM でシミュレートした。 LLMは人間のバイアスを精度良く再現した。 人間の行動をどのように整合させるかという点において,モデル間に顕著な違いが認められた。 これは、適応的でバイアス対応のLLMベースのAIシステムをインタラクティブなコンテキストで設計し、評価する上で重要な意味を持つ。

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