본 논문은 인간의 판단에 기반한 미래 사건 예측인 판단적 예측(Judgmental forecasting) 문제를 연구하며, 이를 미래 사건의 타당성을 평가하는 '주장 검증'의 한 형태로 간주합니다. 이를 위해, 여러 에이전트들이 주장 진실성에 대해 서로 다른 의견을 제시하고, 양적 양극성 논증 프레임워크(QBAFs) 형태로 증거를 제시하는 새로운 다중 에이전트 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 (1) 기존의 ArgLLM 에이전트, (2) 외부 자료에서 LLM 기반 관계 기반 논증 마이닝(RbAM)을 활용하는 RbAM 에이전트, (3) ArgLLM 에이전트에 외부 자료에서 증거를 검색-증강 생성(RAG)하는 RAG-ArgLLM 에이전트를 포함한 다양한 LLM 기반 에이전트로 구현됩니다. 두 개의 판단적 예측 데이터셋을 사용하여, 2-3개의 에이전트를 가진 프레임워크를 6개의 다른 LLM으로 실험한 결과, 에이전트 간의 증거 결합이 예측 정확도를 향상시키고, 주장에 대한 설명 가능한 증거 결합을 제공함을 확인했습니다.
