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Personality-Driven Decision-Making in LLM-Based Autonomous Agents

Created by
  • Haebom

저자

Lewis Newsham, Daniel Prince

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 자율 에이전트에 OCEAN 성격 모델을 적용하여 성격 유도가 에이전트의 작업 계획에 미치는 영향을 측정하고 평가하는 새로운 방법을 제시합니다. 기존 연구인 SANDMAN(기만적 에이전트 아키텍처)을 기반으로, 유도된 성격 특성이 계획, 스케줄링, 의사결정 등의 작업 선택 과정에 어떻게 영향을 미치는지 분석합니다. 연구 결과, 유도된 OCEAN 속성과 일치하는 작업 선택 패턴이 나타나며, 이는 사전 예방적 사이버 방어 전략을 위한 설득력 있는 기만적 에이전트 설계의 가능성을 보여줍니다.

시사점, 한계점

시사점:
LLM 기반 에이전트의 작업 선택 과정에 대한 성격 유도의 영향을 정량적으로 측정 및 평가하는 새로운 방법 제시
유도된 성격 특성과 작업 선택 패턴 간의 상관관계를 규명하여, 사이버 방어 전략에 활용 가능한 기만적 에이전트 설계 가능성 제시
OCEAN 성격 모델을 활용하여 LLM 에이전트의 행동을 더욱 현실적으로 모델링 가능성 확인
한계점:
본 연구에서 제시된 방법론의 일반화 가능성에 대한 추가 연구 필요
OCEAN 성격 모델의 한계로 인한 성격 유도의 불완전성 가능성
실제 사이버 방어 환경에서의 적용 가능성 및 효과에 대한 추가 검증 필요
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