人类在战略游戏中对待 LLM 对手的理性与合作期待
综合经济学
2025-05-19 v1 人工智能
多智能体系统
经济学
摘要
随着大型语言模型（LLM）融入我们的社会与经济互动中，我们需要深化对人类如何应对 LLM 对手在战略情境中反应的理解。我们呈现了首个受控制且具有货币激励的实验室实验结果，探讨人类在多玩家 p-贝塞斯赛季中与人类和 LLM 行为差异。我们采用同一受试者设计，以便在个体层面进行比较。我们发现，在该环境中，当对手是 LLM 时，受试者选择的数值显著低于人类，这主要由“零”纳什均衡选择驱动。这一转变主要由战略推理能力较高的受试者驱动。那些选择零纳什均衡的受试者会通过诉求所感知到的 LLM 的推理能力和出乎意料的合作倾向来表达其策略。我们的发现为多玩家人类-LLM 互动中的战略选择游戏提供了基础性见解，揭示了受试者行为及其对 LLM 行为信念之间的异质性，并暗示了混合人类-LLM 系统中机制设计的重要含义。
引用
@article{arxiv.2505.11011,
title = {Humans expect rationality and cooperation from LLM opponents in strategic games},
author = {Darija Barak and Miguel Costa-Gomes},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.11011},
year = {2025}
}