論文の概要: Socially-Weighted Alignment: A Game-Theoretic Framework for Multi-Agent LLM Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.14471v1
• Date: Mon, 16 Feb 2026 05:17:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-17 16:22:50.156915
• Title: Socially-Weighted Alignment: A Game-Theoretic Framework for Multi-Agent LLM Systems
• Title（参考訳）: 社会的重み付け:マルチエージェントLLMシステムのためのゲーム理論フレームワーク
• Abstract要約: 本稿では,エージェントの個人目的と集団福祉の推定を補間することにより,推論時間決定の修正を行うゲーム理論フレームワークを提案する。 以上の結果から, SWAは, 過負荷下での需要増加のために, エージェントがもはや限界的なインセンティブを持たない, 臨界しきい値$*=(n-)/(n-1)$を誘導することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.658093330392052
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Deploying large language model (LLM) agents in shared environments introduces a fundamental tension between individual alignment and collective stability: locally rational decisions can impose negative externalities that degrade system-level performance. We propose Socially-Weighted Alignment (SWA), a game-theoretic framework that modifies inference-time decision making by interpolating between an agent's private objective and an estimate of group welfare via a social weight $λ\in[0,1]$. In a shared-resource congestion game with $n$ agents and congestion severity $β$, we show that SWA induces a critical threshold $λ^*=(n-β)/(n-1)$ above which agents no longer have marginal incentive to increase demand under overload, yielding a phase transition from persistent congestion to stable operation near capacity. We further provide an inference-time algorithmic instantiation of SWA that does not require parameter updates or multi-agent reinforcement learning, and use a multi-agent simulation to empirically validate the predicted threshold behavior.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)エージェントを共有環境にデプロイすると、個々のアライメントと集合的安定性の間に根本的な緊張が生じます。 エージェントの個人目的と集団福祉の見積もりをソーシャルウェイトで補間することにより推論時間決定を調節するゲーム理論フレームワークであるSWA(Socially-Weighted Alignment)を提案する。 エージェントと混雑度が$β$の共有リソース共役ゲームにおいて、SWAが臨界しきい値$λ^*=(n-β)/(n-1)$を誘導することを示す。 さらに、パラメータ更新やマルチエージェント強化学習を必要としないSWAの推論時アルゴリズムのインスタンス化を行い、マルチエージェントシミュレーションを用いて予測しきい値の挙動を実験的に検証する。

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