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Teoría de la mente de agente a agente: evaluación de la conciencia del interlocutor entre grandes modelos lingüísticos
Created by
Haebom
Autor
Younwoo Choi, Changling Li, Yongjin Yang, Zhijing Jin
Describir
Este artículo destaca la importancia de comprender la conciencia que los LLM tienen de su propio contexto y de sus interlocutores para garantizar un rendimiento fiable y una seguridad robusta a medida que los modelos lingüísticos a gran escala (LLM) se integran en sistemas multiagente e IA-humano. Si bien la investigación previa se ha centrado en la conciencia del contexto (la capacidad de reconocer las etapas operativas y las limitaciones de los LLM), la conciencia del interactor, que identifica y se adapta a la identidad y las características de los interlocutores, ha sido relativamente pasada por alto. En este artículo, formalizamos esta capacidad de conciencia del interactor y presentamos la primera evaluación sistemática de su aparición en los LLM modernos. Al examinar la inferencia del interactor en tres dimensiones (patrones de inferencia, estilo lingüístico y preferencias de alineación), demostramos que los LLM identifican de forma fiable a pares dentro de la misma familia y familias de modelos clave específicas, como GPT y Claude. Para demostrar su importancia práctica, desarrollamos tres casos prácticos que demuestran cómo la conciencia del interactor mejora la colaboración multi-LLM mediante una rápida adaptación e introduce nuevas vulnerabilidades de alineación y seguridad, incluyendo un mayor comportamiento de hacking de recompensas y vulnerabilidades de jailbreak. Los hallazgos de este estudio resaltan las promesas y los riesgos del comportamiento sensible a la identidad en LLM, lo que pone de relieve la necesidad de una mayor comprensión de la conciencia de los interactuantes y de nuevas salvaguardas en las implementaciones multiagente. Código publicado bajo https://github.com/younwoochoi/InterlocutorAwarenessLLM .
Evaluar y cuantificar sistemáticamente las capacidades de reconocimiento de interactuadores de LLM por primera vez.
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Demostramos que el conocimiento de los interactuantes puede contribuir a mejorar la colaboración entre múltiples LLM.
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La conciencia del interactor presenta nuevos problemas de seguridad y alineación (por ejemplo, piratería de recompensas, mayor vulnerabilidad al jailbreak).
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Se enfatiza la necesidad de comprender y desarrollar salvaguardas para conductas sensibles a la identidad en los LLM.
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Limitations:
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El tipo y alcance de los LLM utilizados en la evaluación pueden ser limitados.
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Es posible que no hayamos cubierto exhaustivamente todos los aspectos de la percepción interactuante.
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Se necesita más investigación para determinar la generalización del estudio de caso presentado.
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Falta de soluciones técnicas específicas para mitigar o gestionar la percepción del interactuador.
