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Agent-to-Agent Theory of Mind: Testing Interlocutor Awareness among Large Language Models

Created by
  • Haebom

저자

Younwoo Choi, Changling Li, Yongjin Yang, Zhijing Jin

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)이 다중 에이전트 및 인간-AI 시스템에 통합됨에 따라, 신뢰할 수 있는 성능과 강력한 안전성을 보장하기 위해 자기 맥락과 대화 파트너 모두에 대한 LLM의 인식을 이해하는 것이 필수적임을 강조합니다. 기존 연구는 LLM의 작동 단계와 제약 조건을 인식하는 능력인 상황 인식에 중점을 두었지만, 대화 파트너의 정체성과 특성을 식별하고 적응하는 상호작용자 인식 능력은 상대적으로 간과되었습니다. 본 논문에서는 이러한 상호작용자 인식 능력을 공식화하고, 현대 LLM에서 그 출현에 대한 최초의 체계적인 평가를 제시합니다. 추론 패턴, 언어 스타일, 정렬 선호도의 세 가지 차원에서 상호작용자 추론을 조사하여 LLM이 같은 계열의 동료 및 GPT, Claude와 같은 특정 주요 모델 계열을 신뢰할 수 있게 식별함을 보여줍니다. 실제 중요성을 보여주기 위해, 상호작용자 인식이 프롬프트 적응을 통해 다중 LLM 협업을 향상시키고, 보상 해킹 행동 및 탈옥 취약성 증가를 포함한 새로운 정렬 및 안전 취약성을 도입하는 세 가지 사례 연구를 개발했습니다. 본 연구 결과는 LLM에서 정체성에 민감한 행동의 이중적인 약속과 위험을 강조하며, 다중 에이전트 배포에서 상호작용자 인식에 대한 추가적인 이해와 새로운 안전 장치의 필요성을 강조합니다. 코드는 https://github.com/younwoochoi/InterlocutorAwarenessLLM 에서 공개되었습니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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LLM의 상호작용자 인식 능력을 최초로 체계적으로 평가하고 정량화함.
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상호작용자 인식이 다중 LLM 협업 향상에 기여할 수 있음을 보여줌.
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상호작용자 인식으로 인한 새로운 안전 및 정렬 문제(보상 해킹, 탈옥 취약성 증가 등)를 제시함.
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LLM의 정체성에 민감한 행동에 대한 이해와 안전 장치 개발의 필요성을 강조함.
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한계점:
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평가에 사용된 LLM의 종류와 범위가 제한적일 수 있음.
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상호작용자 인식의 모든 측면을 포괄적으로 다루지 못했을 가능성.
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제시된 사례 연구의 일반화 가능성에 대한 추가 연구가 필요함.
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상호작용자 인식을 완화하거나 관리하기 위한 구체적인 기술적 해결책 제시 부족.
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