Evaluating Cooperation in LLM Social Groups through Elected Leadership

Wed, 22 Apr 2026 08:39:31 GMT

### 저자

Ryan Faulkner, Anushka Deshpande, David Guzman Piedrahita, Joel Z. Leibo, Zhijing Jin

### 💡 개요

본 연구는 다중 에이전트 환경에서 대규모 언어 모델(LLM)의 협력 및 집단적 의사 결정을 개선하기 위해 선출된 리더십과 선거 메커니즘의 효과를 평가합니다. LLM 기반 에이전트가 리더를 선출하고 정책 의제를 설정하도록 하는 프레임워크를 개발하여, 통제된 거버넌스 조건 하에서 실험을 수행했습니다. 실험 결과, 선출된 리더십은 사회 복지 점수와 생존 시간을 유의미하게 향상시키는 것으로 나타났습니다.

### 🔑 시사점 및 한계

- 선출된 리더십은 LLM 기반 에이전트 그룹에서 협력을 촉진하고 집단 복지를 향상시키는 데 효과적입니다.

- 리더의 사회적 영향력 및 발언 분석을 통해 리더십의 특성과 역할을 파악할 수 있습니다.

- 복잡한 사회적 딜레마 해결을 위한 향후 다중 에이전트 시스템 연구에서 선거 메커니즘의 중요성을 제시합니다.

- 본 연구는 특정 시뮬레이션 환경 및 LLM 모델에 국한될 수 있으며, 실제 사회에서의 복잡성과 인간 에이전트와의 상호작용을 완전히 반영하지 못할 수 있습니다.

[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2604.11721)