[3Xin2] ポスターセッション1

[3Xin2-85] LLMエージェント同士の自然言語による戦略進化

〇堀口 維里優¹、吉田 崇英¹、池上 高志¹ (1.東京大学)

キーワード：大規模言語モデル、ゲーム理論

近年の大規模言語モデルの進歩に伴い、ゲーム理論的エージェントシミュレーションへの応用の関心が高まっている。本研究では、アクセルロッドによるノルムゲームの枠組みを拡張し、LLMエージェントが自然言語対話を通じて規範的戦略をどのように自発的に生成するかを探究する。具体的には、LLMエージェント間の対話を通じて、メタノルムのような複雑な社会規範が形成されるプロセスを実験的に検証した。この研究は、LLMエージェントが自然言語を介して、既存のノルムを強化する新たな規範を創出できることを示した。これらの成果は、AIアラインメントや社会的相互作用をモデル化する上でのLLMの活用可能性を示唆しており、複雑な社会規範の形成と進化を理解する上で重要な示唆を与える。今後の研究では、社会規範形成の背後にあるメカニズムを解明することを目指す。