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/2602.12089v2
• Date: Fri, 13 Feb 2026 18:08:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-16 13:08:15.624403
• 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, Nithum 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。 各ゲームは、アドバイザからの積極的なレコメンデーション、コーチからの反応的なフィードバック、デリゲートによる自律的な実行など、単一のLLMアシストモードへのアクセスを許可する。 アドバイザ・モダリティを優先するにもかかわらず、参加者はデリゲートで最も平均的な個人利得を達成し、好ましくないパフォーマンスのミスアライメントを示す。 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）: 7.18318917618808
• 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 access to a single LLM assistance modality: proactive recommendations from an Advisor, reactive feedback from a Coach, or autonomous execution by a 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 Advisor modality, participants achieve the highest mean individual gains with the Delegate, demonstrating a preference-performance misalignment. Moreover, delegation generates positive externalities; even non-adopting users in access-to-delegate treatment groups benefit by receiving higher-quality offers. Mechanism analysis reveals that the 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。 各ゲームはランダムな順序で表示され、アドバイザからの積極的なレコメンデーション、コーチからの反応的なフィードバック、デリゲートによる自律的な実行、そして全てのモダリティは、全てのエージェント環境で超人的なパフォーマンスを達成する基盤となるLLMによって駆動される。 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。 アドバイザ・モダリティを優先するにもかかわらず、参加者はデリゲートで最も平均的な個人利得を達成し、好ましくないパフォーマンスのミスアライメントを示す。 さらに、デリゲートはポジティブな外部性を生成する。アクセス・ツー・デリート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利益を得る。 メカニズム分析により、Delegateエージェントが市場メーカとして機能し、貿易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となった。 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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