論文の概要: Flout at Your Own Risk: LLMs Struggle with Pragmatic Cooperativity Under Epistemic Asymmetry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.11053v1
• Date: Mon, 13 Jul 2026 03:31:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-14 17:47:21.325035
• Title: Flout at Your Own Risk: LLMs Struggle with Pragmatic Cooperativity Under Epistemic Asymmetry
• Title（参考訳）: 自己リスクへのフラウト: 観血的非対称性下での実用的協調性を備えたLSM
• Abstract要約: 部分的情報条件下での多人数協調作業におけるLLMの実用的推論能力について検討する。 本研究は,聴取者と聴取者の両方が協調して行動する様々なLCMの能力について実証的に評価する。 実験の結果,LLMは協調作業においてある種の実用的能力を示し,これらは学習の促進と後処理によって引き起こすことができるが,不完全情報を用いた実用的コミュニケーションの課題に直面することが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.532912977406811
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fruitful collaborations rely on cooperative communications, including of contextual cues to incorporate into reasoning. The increasing use of LLMs in collaborative and agentic pipelines raises questions about the extent to which they exhibit these pragmatic capabilities, especially in scenarios where they may not have access to the same information as their collaborators. In this paper, we perform a novel investigation into the pragmatic reasoning capabilities of LLMs in a multi-party collaborative task under partial information conditions. We formalize a notion of collaborative epistemic asymmetry that explicitly connects objective task success to Grice's cooperative principle and empirically assess various LLMs' abilities to act cooperatively as both speakers and listeners, including both prompting and post-training strategies. Our results show that while LLMs exhibit certain pragmatic capabilities in collaborative settings, and these can be elicited through prompting and post-training, they still face challenges in pragmatic communication with incomplete information, and that certain failure modes do correlate with floutings of Grice's maxims that go unrecognized.
• Abstract（参考訳）: 活発なコラボレーションは、推論に組み込むための文脈的手がかりを含む、協調的なコミュニケーションに依存している。 協調的およびエージェント的パイプラインにおけるLLMの利用の増加は、これらの実用的能力を示す範囲に関する疑問を提起する。 本稿では,多人数協調作業におけるLLMの実用的推論能力について,部分的情報条件下での新しい調査を行う。 我々は,目標課題の成功をGriceの協調原理に明示的に結び付ける協調性てんかん非対称性の概念を定式化し,発話者および聴取者の両方として協調的に行動する様々なLSMの能力を実証的に評価する。 実験の結果,LLMは協調作業においてある種の実用的能力を示し,これらは学習の促進や後処理によって引き起こすことができるが,不完全情報との実用的コミュニケーションの課題に直面しており,特定の障害モードはGriceの最大値のフラッティングと相関していることがわかった。

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