論文の概要: Choose Your Agent: Tradeoffs in Adopting AI Advisors, Coaches, and Delegates in Multi-Party Negotiation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.12089v1
• Date: Thu, 12 Feb 2026 15:41:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-13 21:07:25.90158
• Title: Choose Your Agent: Tradeoffs in Adopting AI Advisors, Coaches, and Delegates in Multi-Party Negotiation
• Title（参考訳）: エージェントを選ぶ: マルチパーティネゴシエーションにおけるAIアドバイザ、コーチ、デリゲートの採用におけるトレードオフ
• Authors: Kehang Zhu, Lithium Thain, Vivian Tsai, James Wexler, Crystal Qian,
• Abstract要約: 参加者が3つのグループで3つのマルチターンバーゲティングゲームを行うオンライン行動実験について述べる。 本研究は,エージェント能力と集団福祉のギャップを明らかにするものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.309123816224981
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As AI usage becomes more prevalent in social contexts, understanding agent-user interaction is critical to designing systems that improve both individual and group outcomes. We present an online behavioral experiment (N = 243) in which participants play three multi-turn bargaining games in groups of three. Each game, presented in randomized order, grants \textit{access to} a single LLM assistance modality: proactive recommendations from an \textit{Advisor}, reactive feedback from a \textit{Coach}, or autonomous execution by a \textit{Delegate}; all modalities are powered by an underlying LLM that achieves superhuman performance in an all-agent environment. On each turn, participants privately decide whether to act manually or use the AI modality available in that game. Despite preferring the \textit{Advisor} modality, participants achieve the highest mean individual gains with the \textit{Delegate}, demonstrating a preference-performance misalignment. Moreover, delegation generates positive externalities; even non-adopting users in \textit{access-to-delegate} treatment groups benefit by receiving higher-quality offers. Mechanism analysis reveals that the \textit{Delegate} agent acts as a market maker, injecting rational, Pareto-improving proposals that restructure the trading environment. Our research reveals a gap between agent capabilities and realized group welfare. While autonomous agents can exhibit super-human strategic performance, their impact on realized welfare gains can be constrained by interfaces, user perceptions, and adoption barriers. Assistance modalities should be designed as mechanisms with endogenous participation; adoption-compatible interaction rules are a prerequisite to improving human welfare with automated assistance.
• Abstract（参考訳）: AIの利用が社会的文脈でより一般的になるにつれて、エージェントとユーザ間のインタラクションを理解することは、個人とグループの両方の結果を改善するシステムの設計に不可欠である。 オンライン行動実験(N = 243)を行い、参加者が3つのグループで3つのマルチターンバーゲティングゲームを行う。 ランダムな順序で提示された各ゲームは、単一の LLM 補助モダリティを与える: \textit{Advisor} からのプロアクティブなレコメンデーション、 \textit{Coach} からのリアクティブなフィードバック、あるいは \textit{Delegate} による自律的な実行。 各ターンで参加者は、手動で行動するか、そのゲームで利用可能なAIモダリティを使用するかをプライベートに決定する。 参加者は \textit{Advisor} のモダリティを好みながら、 \textit{Delegate} で最も平均的な個人利得を達成し、好ましくはパフォーマンス上のミスアライメントを示す。 さらに、デリゲートは肯定的な外部性を生成する。 \textit{ Access-to-delegate} 治療グループの非登録ユーザでさえ、高品質なオファーを受け取ることで恩恵を受ける。 メカニズム分析により、textit{Delegate} エージェントがマーケットメーカとして機能し、取引環境を再構築する合理的なパレート改善提案を注入することが明らかになった。 本研究は,エージェント能力と集団福祉のギャップを明らかにするものである。 自律エージェントは超人的戦略的パフォーマンスを示すことができるが、その影響はインターフェースやユーザ認識、採用障壁によって制限される。 支援モダリティは、内因性参加のメカニズムとして設計されるべきであり、導入互換の相互作用ルールは、自動支援による人間の福祉改善の前提条件である。

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