論文の概要: Partner-Specific Affective Precision in Social Active Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.24876v1
• Date: Mon, 21 Sep 2026 16:46:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-23 18:04:04.017531
• Title: Partner-Specific Affective Precision in Social Active Inference
• Title（参考訳）: ソーシャル・アクティブ・推論におけるパートナーが与える影響の精度
• Abstract要約: マルチエージェントの社会設定では、モデルの信頼性は関係によって異なる。 我々は、現在のパートナーモデルにおける関係性特異的なメタ認知的信頼度推定として、感情的精度を定式化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.042970700836450486
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In multi-agent social settings, model reliability varies across relationships. Beyond inferring what others will do, an agent must calibrate how confidently those inferences should guide policy selection for each relationship. An agent may maintain a well-validated model of one partner, a fragile model of another, and a model under revision for a third; collapsing these into a single confidence estimate loses information relevant to policy selection. We therefore formalize affective precision as a relationship-specific metacognitive estimate of confidence in the current partner model. Each partner's behavioral evidence updates a local confidence estimate that modulates policy precision during selection, regulating how strongly current beliefs are expressed in policy rather than changing the content of those beliefs. Simulations in a multi-partner graded trust game show that partner-local affective precision influences behavior primarily through policy commitment rather than direct improvement of partner-state inference. Because the mechanism tracks partner-response predictability rather than realized payoff, greater confidence produces sharper policy commitment without necessarily producing higher rewards. Under abrupt shifts in social behavior, confidence accumulated from previously reliable predictions can remain behaviorally active after the relationship changes, showing that confidence revision can lag behind social change. Finally, varying precision gain and priors produce distinct trust-calibration dynamics, showing how confidence accumulation and revision depend on model parameters. Together, these results show how relationship-specific affective precision can distinguish social prediction from social policy commitment.
• Abstract（参考訳）: マルチエージェントの社会設定では、モデルの信頼性は関係によって異なる。 他のエージェントが何をするかを推測する以外に、エージェントは、それらの推論が関係ごとにポリシーの選択をいかに確実に導くべきかを調整する必要がある。 エージェントは、あるパートナーのよく検証されたモデル、別のパートナーの脆弱なモデル、および3分の1の修正中のモデルを維持することができ、これらを単一の信頼推定に分解すると、政策選択に関連する情報を失う。 そこで我々は、現在のパートナーモデルにおける信頼度を関係性特異的なメタ認知的推定として、感情的精度を定式化する。 各パートナーの行動証拠は、選択中の政策精度を調節する局所的信頼度を更新し、それらの信念の内容を変更するのではなく、現在の信念が政策でどれだけ強く表現されているかを規定する。 マルチパートナーグレードの信頼ゲームにおけるシミュレーションは、パートナー状態の推論を直接改善するのではなく、主に政策コミットメントを通じて、パートナーローカルな感情的精度が行動に影響を及ぼすことを示している。 このメカニズムは、報奨が実現されるよりも、パートナー-責任の予測可能性を追跡するため、高い信頼度は、必ずしも高い報酬を生み出すことなく、よりシャープな政策コミットメントを生み出す。 社会的行動の急激な変化の下では、以前信頼されていた予測から蓄積された信頼は、関係が変化した後も行動的に活動し続けることができ、信頼の修正が社会変革の遅れに遅れることが示される。 最後に、様々な精度のゲインと先行は、モデルパラメータに依存する信頼度蓄積とリビジョンを示す、異なる信頼度校正ダイナミクスを生成する。 これらの結果は、関係性特異的な感情的精度が、社会的予測と社会政策のコミットメントを区別する方法を示している。

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