本論文は,空間的に拡張されたEl Farol Bar問題における大規模言語モデル(LLM)エージェントの出現する社会的ダイナミクスを調査する。 LLMエージェントがこの古典的な社会的ジレンマを自律的にどのように探索するかを観察します。その結果、LLMエージェントはパブに行きたい自発的な動機を作り、集団になることで意思決定を変えました。また、LLMエージェントは問題を完全に解決することができず、むしろ人間と同様に行動することを観察しました。これらの結果は、外部誘引（60％しきい値などのプロンプトで指定された制約）と内部誘引（事前訓練から派生した文化的に暗号化された社会的好み）との間の複雑な相互作用を示し、LLMエージェントが正式なゲーム理論的合理性と人間の行動を特徴付ける社会的動機を自然にバランスさせることを示しています。これらの結果は、以前のゲーム理論的問題設定では処理できなかった新しい集団意思決定モデルをLLMエージェントが実現できることを示唆しています。
