論文の概要: Beyond expert users: agents should help users construct preferences, not just elicit them

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.30863v2
• Date: Wed, 01 Jul 2026 01:04:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-02 17:29:49.640856
• Title: Beyond expert users: agents should help users construct preferences, not just elicit them
• Title（参考訳）: 専門家のユーザー以外にも:エージェントはユーザーが好みを抽出するだけでなく、好みを作るのを助けるべきだ
• Abstract要約: エージェントダイアログアクションに基づいた好み構築モデルであるCoPrefを紹介する。 CoShopでは、エージェントがCoPrefユーザと会話し、推奨する。 相互作用が5回あるにもかかわらず、CoShopの精度が56%を超えるエージェントは存在しない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.382826707274685
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Agents typically assume an expert user -- one with well-formed preferences about what they want -- and default to clarifying questions whenever the task is underspecified. We argue this assumption is unrealistic. Users often lack the domain knowledge to have completely specified preferences; if asked about their preference on some feature, the user may be unable to answer without the agent helping the user to learn some domain knowledge needed to form a preference for that feature, e.g., via examples or explanations. To formalize these principles, we draw on the Search-Experience-Credence framework from Information Economics to introduce CoPref, a model of how users construct preferences based on agent dialog actions. We then study these ideas concretely in agentic recommender systems, proposing CoShop, an interactive benchmark. In CoShop, an agent converses with and makes recommendations for a CoPref user. The agent's performance depends on whether it can help the user gain the knowledge needed to specify the task well. Evaluating five frontier models, we find that no agent exceeds 56% accuracy on CoShop despite five turns of interaction. Failures stem not from agents' ability to find items, but from how little the interaction expands what users know about what they want.
• Abstract（参考訳）: エージェントは通常、専門家のユーザ – 自分が望むものに対する好意が十分に整ったもの – を前提として、タスクが不明確でないときに質問を明確にする。 この仮定は非現実的だと主張する。 ある機能に対する好みについて尋ねられた場合、ユーザは、例や説明を通じて、その機能の好みを形成するのに必要なドメイン知識を学習するのを助けるエージェントなしでは、答えられません。 これらの原則を定式化するために,情報経済学の検索経験クレデンスフレームワークを用いて,エージェントダイアログアクションに基づいた好み構築モデルであるCoPrefを導入する。 次に、これらのアイデアをエージェントレコメンデータシステムで具体的に研究し、インタラクティブなベンチマークであるCoShopを提案する。 CoShopでは、エージェントがCoPrefユーザと会話し、推奨する。 エージェントのパフォーマンスは、ユーザがタスクを適切に特定するのに必要な知識を得るのに役立つかどうかに依存する。 5つのフロンティアモデルを評価すると、5ターンのインタラクションにもかかわらず、CoShopの精度が56%を超えるエージェントは存在しないことが分かる。 失敗は、エージェントがアイテムを見つける能力に起因するのではなく、インタラクションがいかに少ないかによって、ユーザが望むものについて知っていることを拡張する。

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