arXivでプレプリントとして公開されている「Humans expect rationality and cooperation from LLM opponents in strategic games」と題された興味深い研究が登場しました。 [https://arxiv.org/pdf/2505.11011](https://arxiv.org/pdf/2505.11011) ### 主要な発見 要旨は、興味深い力学を浮き彫りにしています。 > 大規模言語モデル（LLM）が私たちの社会的・経済的相互作用に統合されるにつれて、戦略的な状況におけるLLM対戦相手に対する人間の反応をより深く理解する必要があります。私たちは、マルチプレイヤーp-ビューティーコンテストにおいて、人間対人間とLLM対人間との行動の違いを調べる、初の管理された金銭的インセンティブ付き実験室実験の結果を発表します。私たちは、個人レベルでの行動を比較するために、被験者内デザインを使用します。この環境では、人間は人間と対戦する場合よりもLLMと対戦する場合に有意に低い数字を選択することを示しており、これは主に「ゼロ」ナッシュ均衡選択肢の普及によって推進されています。このシフトは、主に高い戦略的推論能力を持つ被験者によって推進されています。ゼロナッシュ均衡選択肢をプレイする被験者は、知覚されたLLMの推論能力、そして予期せぬことに、協調への傾向に訴えることによって、その戦略を動機づけています。私たちの発見は、同時選択ゲームにおけるマルチプレイヤー人間-LLM相互作用への基礎的な洞察を提供し、それらと対戦する際の被験者の行動とLLMのプレイに関する信念の両方の異質性を明らかにし、混合人間-LLMシステムにおけるメカニズム設計への重要な示唆を示唆しています。 これは、強力な戦略的推論スキルを持つ個人が、協調的な行動さえ期待するほど、AIからの論理的なプレイを予測する可能性が高いことを示唆しています。この期待は、ゲーム環境内での彼らの意思決定に影響を与えます。 タグ：学術論文, **AI**, ゲーム, **LLM**, 信頼