[1L3-OS-34] AIアライメント

[1L3-OS-34-05] 分散的ベイズ推論としての大規模言語モデルと人間の共創的意思決定プロセスのモデル化

〇廣瀬 百葉¹、谷口 忠大^1,2 (1. 京都大学、2. 立命館大学)

キーワード：記号創発、意思決定、集合的予測符号化、大規模言語モデル

大規模言語モデル（LLM）の人間の意思決定支援に関する研究が進む一方で, LLMと人間の相互作用を通じた意思決定の理論的枠組みは十分に検討されていない. 本研究では, LLMと人間が知識を統合し, 意思決定分布を動的に変化・収束させる過程を「共創的意思決定」と定義し, LLMの選択肢生成と人間の選好に基づく評価を繰り返す意思決定プロセスをSampling-Importance-Resampling（SIR）アルゴリズムとして見立て, モデル化する. さらに, 提案モデルの妥当性を検証するために, ２つの異なる意思決定タスクにおいて, ２エージェント間の知識統合の進行や意思決定の収束特性への影響を定量的に分析し, 提案モデルが意思決定の収束を適切に予測できるかを検証した. 本研究は, 分散的ベイズ推論に基づく共創的意思決定プロセスの理論モデルを提案し, 公正で民主的な意思決定の枠組みを提供することを目指す.