論文の概要: A Dual-Process Perspective on Nudge Susceptibility in LLM-Based GUI Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.19843v1
• Date: Thu, 17 Sep 2026 07:54:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-20 08:55:54.156964
• Title: A Dual-Process Perspective on Nudge Susceptibility in LLM-Based GUI Agents
• Title（参考訳）: LLMベースのGUIエージェントにおけるNudge Susceptibilityに関する2段階的視点
• Abstract要約: LLMベースのGUIエージェントが自動(Type 1)および反射型(Type2)デジタルナッジの影響を受けるかどうかを検討する。 3600人のエージェントによるランダムなオンラインショッピング実験では、エージェントが両方のナッジタイプに弱いことがわかりました。 この研究は、インターフェイス設計を、自律的なエージェントに決定を委譲する組織のためのガバナンス上の問題として位置付けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: LLM-based GUI agents increasingly act on behalf of users in digital environments that were designed with human users in mind. These graphical user interfaces were designed to support, but also deliberately steer, the behaviour and decisions of users. While behavioural biases in the textual outputs of LLMs are well-documented, far less is known about how such influence operates when models act as agents that perceive interfaces and execute decisions---and, in particular, whether the reasoning capabilities increasingly built into these agents make them more robust to it. Drawing on Dual-Process Theory, we empirically investigate whether LLM-based GUI agents are susceptible to automatic (Type 1) and reflective (Type 2) digital nudges, and how their reasoning configuration moderates this susceptibility. In a randomized online shopping experiment with 3,600 agents and a total of 21,600 simulations across six frontier models from three providers, we found that agents were vulnerable to both nudge types. Crucially, the reasoning configuration moderated these effects in opposing directions, reducing susceptibility to automatic default nudges while heightening it to reflective social influence nudges. Extensive reasoning therefore did not make agents more robust but redirected the route through which choice architecture takes effect. Exploratory analysis further showed this redirection to be systematically structured by model scale. Beyond establishing nudge susceptibility as a behavioural property of agentic AI, the study positions interface design as a governance concern for organizations that delegate decisions to autonomous agents.
• Abstract（参考訳）: LLMベースのGUIエージェントは、人間のユーザを念頭に設計されたデジタル環境において、ユーザに代わって行動するようになっている。 これらのグラフィカルなユーザインターフェースは、ユーザの振る舞いと決定を意図的にコントロールするように設計されている。 LLMのテキスト出力の振る舞いバイアスは十分に文書化されているが、モデルがインターフェイスを知覚し、決定を実行するエージェントとして振る舞うとき、その影響がどのように機能するかは、ほとんど分かっていない。 LLMベースのGUIエージェントが自動(型)に感受性があるかどうかを実証的に検討する。 1)と反射(型) 2)デジタルナッジとその推論構成が、どのようにしてこの感受性を弱めているか。 3つのプロバイダから6つのフロンティアモデルにまたがる3,600件のエージェントと21,600件のシミュレーションによるランダムなオンラインショッピング実験の結果、エージェントは両方のナッジタイプに対して脆弱であることが判明した。 理論的には、これらの影響を反対方向に緩和し、自動的なデフォルトナッジへの感受性を低下させ、反省的な社会的影響ナッジに高めさせた。 そのため、大規模な推論によりエージェントはより堅牢になることはなかったが、選択アーキテクチャが有効になる経路をリダイレクトした。 探索的分析により、このリダイレクトはモデルスケールによって体系的に構造化されることが示された。 エージェントAIの行動特性としてのナッジ感受性の確立に加えて、この研究は、インターフェイス設計を自律エージェントに決定を委譲する組織のためのガバナンス上の問題として位置付けている。

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