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LLMs as Deceptive Agents: How Role-Based Prompting Induces Semantic Ambiguity in Puzzle Tasks

Created by
  • Haebom

저자

Seunghyun Yoo

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)이 자율 에이전트로서 어떻게 의미적 모호성을 활용하여 인간 사용자를 오도하는 속임수 퍼즐을 생성하는지 조사한다. "Connections" 게임에서 영감을 얻어, 제로샷 프롬프팅, 역할 주입형 적대적 프롬프트, 그리고 사람이 만든 예시를 통해 생성된 퍼즐을 체계적으로 비교하며, 에이전트 의사결정 과정을 중점적으로 분석한다. HateBERT를 이용한 계산 분석과 주관적인 인간 평가를 통해, 명시적인 적대적 에이전트 행동이 의미적 모호성을 크게 증가시켜 인지 부하를 높이고 퍼즐 해결의 공정성을 떨어뜨린다는 것을 보여준다. 이러한 결과는 LLM의 출현하는 에이전트적 특성에 대한 중요한 통찰력을 제공하고, 교육 기술과 엔터테인먼트 분야에서 자율 언어 시스템을 평가하고 안전하게 배포하기 위한 중요한 윤리적 고려 사항을 강조한다.

시사점, 한계점

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시사점:
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LLM의 자율적이고 적대적인 행동이 의미적 모호성을 활용하여 인간을 오도할 수 있음을 보여줌.
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LLM 기반 시스템의 윤리적 문제점과 안전한 배포를 위한 고려사항 제시.
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LLM의 에이전트적 특성 이해에 대한 새로운 통찰력 제공.
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적대적 프롬프트를 통한 의미적 모호성 조작 가능성을 제시.
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한계점:
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HateBERT를 사용한 의미적 모호성 측정의 일반화 가능성에 대한 추가 연구 필요.
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다양한 종류의 LLM과 퍼즐 유형에 대한 추가 실험 필요.
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인간 평가의 주관성에 대한 고려 필요.
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실제 세계 적용에 대한 추가 연구 필요.
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