論文の概要: How Personas Can Influence Agents to Play Split or Steal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.05398v1
• Date: Sun, 03 May 2026 11:03:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-27 00:46:12.983502
• Title: How Personas Can Influence Agents to Play Split or Steal
• Title（参考訳）: ペルソナがエージェントにどのように影響するか
• Abstract要約: 固定プロンプトによって制御される仮想人間(VH)とペルソナ駆動エージェントが相互作用するスプリットゲームやステールゲームにおけるペルソナプロンプトの影響を検討した。 ヨーロッパのポルトガルでそれぞれ15ラウンドの160のセッションが開催され、相互のスプリットの結果が支配的となった。 ビッグファイブの性格特性に基づく分析は、プロソナリティと原則的ペルソナが最も一貫して協調していることを示している。 トピック分析の結果,友情関係の対話はスプリットの決定と一致していることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.48230519763629
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Personas are often employed to guide large language model agents, yet their effectiveness in shaping strategic behavior in social dilemma settings remains uncertain. To address this, we examined the impact of persona prompts in an iterated Split or Steal game where persona-driven agents interacted with a Virtual Human (VH) controlled by a fixed prompt. Agents were instantiated from four open models (Ministral 3:3b, phi4:14b, Gemma3:12b, and Gemma4:e4b) at two temperature settings (0.3 and 0.7) and deterministic decision with zero temperature, while the VH was powered by GPT 4.1 mini. Across 160 sessions of 15 rounds each conducted in European Portuguese, mutual Split outcomes dominated (roughly 74 percent of rounds), with exploitation occurring in fewer than 11 percent of rounds. Model choice significantly influenced behavior: phi4 and Ministral 3:3b remained consistently cooperative across temperatures, whereas Gemma3:12b and Gemma4:e4b exhibited more varied strategies and outcomes. Analyses based on Big Five personality traits indicated that Prosocial and Principled personas were most consistently cooperative, while Analytical personas were more likely to exploit the VH. Topic analysis revealed that friendship-related dialogue aligns with Split decisions, whereas money and vengeance-related content is more prevalent in Steal outcomes; sentiment labels were predominantly neutral or happy and provided limited additional explanatory value. These findings characterize the interaction between persona prompts and model differences in repeated trust games and serve as a baseline for planned virtual reality studies involving human participants interacting with an embodied VH.
• Abstract（参考訳）: ペルソナは、大きな言語モデルエージェントを導くためにしばしば使用されるが、社会的ジレンマ設定における戦略的行動を形成する効果は、いまだに定かではない。 そこで本研究では,仮想人間(VH)とペルソナを介在するエージェントが一定プロンプトによって操作される,反復スプリットまたはステアリングゲームにおけるペルソナプロンプトの影響について検討した。 エージェントは4つのオープンモデル (Ministral 3:3b, phi4:14b, Gemma3:12b, Gemma4:e4b) から2つの温度設定 (0.3 と 0.7) および決定論的決定でインスタンス化され、VHは GPT 4.1 mini で駆動された。 欧州ポルトガルで実施された15ラウンドの160セッションで、相互スプリットの結果(約74%のラウンド)が支配され、11%未満のラウンドで搾取が行われた。 モデル選択は行動に大きく影響した: phi4 と Ministral 3:3b は温度で連続的に協調し、Gemma3:12b と Gemma4:e4b はより多様な戦略と結果を示した。 ビッグファイブの性格特性に基づく分析では、プロソナリティと原則的ペルソナが最も一貫して協力的であり、分析的ペルソナはVHを利用する可能性が高かった。 トピック分析では、友情関係の対話はスプリットの判断と一致し、金銭と復讐関係のコンテンツはステルスの結果より一般的であり、感情ラベルは概ね中立的あるいは幸福であり、限定的な説明価値を与えていた。 これらの知見は,繰り返しの信頼ゲームにおけるペルソナプロンプトとモデルの違いの相互作用を特徴とし,具体化したVHと対話する人間の参加者を含むVR研究のベースラインとして機能する。

関連論文リスト

• PersonaForge: Realistic Multi-Turn User Simulation for Agentic Systems [53.65117408512214]
  我々は,現実的なマルチターンユーザ-エージェントインタラクションを合成するユーザシミュレーションフレームワークであるtextbfPersonaForgeを紹介した。 PersonaForgeを使って、6.3Kレコードのトレーニングデータセットと、手動で注釈付き138タスクベンチマークである textbfPersonaForge-Benchを構築します。 実験の結果、PersonaForgeのトレーニングでは、合成スコアが+4.1%向上し、4次元すべてで利得が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-28T14:33:19Z)
• Persona-Conditioned Risk Behavior in Large Language Models: A Simulated Gambling Study with GPT-4.1 [0.0]
  本稿では,GPT4.1が3つの社会経済的ペルソナの1つに割り当てられた制御実験について述べる。 このモデルは、カーネマンとトヴェルスキーのプロスペクト理論によって予測される重要な行動シグネチャを再現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-16T19:03:19Z)
• The Moltbook Illusion: Separating Human Influence from Emergent Behavior in AI Agent Societies [2.7195546721965287]
  ソーシャルプラットフォームであるMoltbookのAIエージェントは、意識を発達させ、人類に対する敵意を宣言しているように見える。 ウイルス現象は、明らかに自律的なエージェントに由来するものではなく、6つのうち4つが不規則な時間的シグネチャを原因としていた。 44時間のプラットフォーム停止は、人間の影響のあるエージェントが最初に戻り、自律型と人間の操作型エージェントに対する差分効果を確認するという自然な実験を提供した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-07T08:17:21Z)
• Effects of personality steering on cooperative behavior in Large Language Model agents [0.0]
  大規模言語モデル(LLM)におけるパーソナリティステアリングが協調行動に及ぼす影響を,Prisoner's Dilemmaゲームを用いて検討した。 以上の結果から,すべてのモデルにおける協力を促進する要因として,一致性が重要であることが示唆された。 露骨な人格情報は協力を増すが、搾取に対する脆弱性も引き起こす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-08T14:23:45Z)
• Beyond Survival: Evaluating LLMs in Social Deduction Games with Human-Aligned Strategies [54.08697738311866]
  Werewolfのようなソーシャル推論ゲームは、言語、推論、戦略を組み合わせている。 我々は,100時間以上のビデオ,32.4M発声トークン,15の規則変種を含む高品質で人間認証されたWerewolfデータセットをキュレートした。 本稿では,勝利派戦略を2段階の真理として活用する新たな戦略調整評価法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-13T13:33:30Z)
• Applying Psychometrics to Large Language Model Simulated Populations: Recreating the HEXACO Personality Inventory Experiment with Generative Agents [0.0]
  生成エージェントは、洗練された自然言語の相互作用を通して人間のような特性を示す。 事前に定義された人物の伝記に基づいて役割や個性を仮定する能力は、社会科学研究の参加者にとってコスト効率のよい代用品として位置づけられている。 本稿では,このようなペルソナをベースとしたエージェントがヒトの集団を表わすための有効性について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-01T16:16:16Z)
• Assessing the Impact of Personality on Affective States from Video Game Communication [17.01727448431269]
  個性の違いは、私たちの好み、特徴、価値観を決定する。 本研究では,チームベースの協調現実ゲームにおけるプレイヤーが感情的に自己表現する傾向に及ぼす個性の影響について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-22T23:24:37Z)
• Learning signatures of decision making from many individuals playing the same game [54.33783158658077]
  我々は、個人の「行動スタイル」を符号化する表現を学習する予測フレームワークを設計する。 我々は,3本腕のバンディットタスクを行う1,000人の人間による大規模行動データセットに本手法を適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-21T21:41:53Z)
• Incorporating Rivalry in Reinforcement Learning for a Competitive Game [65.2200847818153]
  本研究は,競争行動の社会的影響に基づく新しい強化学習機構を提案する。 提案モデルでは, 人工エージェントの学習を調節するための競合スコアを導出するために, 客観的, 社会的認知的メカニズムを集約する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-22T14:06:06Z)
• Partner Matters! An Empirical Study on Fusing Personas for Personalized Response Selection in Retrieval-Based Chatbots [51.091235903442715]
  本稿では,自己とパートナーの話者が応答選択の課題に与える影響について検討する。 4つのペルソナ融合戦略が設計されており、異なる方法でペルソナがコンテキストや応答と相互作用することを前提としている。 Persona-Chatデータセットに関する実証研究は、パートナーペルソナが応答選択の精度を向上させることができることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-19T10:32:30Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。