LLM 기반 에이전트의 사회적 행동을 이해하기 위해, 다양한 페르소나를 활용하여 이들의 친사회적 행동을 유도하고 인간의 행동과 비교 평가하는 연구를 수행. 독재자 게임에서 다양한 페르소나와 실험적 프레이밍이 LLM 에이전트의 이타적 행동에 미치는 영향을 탐구하고, 동일 LLM 계열 내, 다양한 계열 간, 그리고 인간 행동과의 비교 분석을 진행. 연구 결과, 인간과 유사한 정체성을 부여하는 것만으로는 인간과 같은 행동을 유발하지 못하며, 모델 아키텍처 및 프롬프트 구성에 따라 인간 행동과의 일치도가 크게 달라짐을 확인. 이는 사회에서 기계 지능의 통합이 증가함에 따라 "친사회적 AI" 연구의 중요성을 시사.
