Introduction
- AI agent들이 multi-agent 환경에서 점점 더 많이 배치됨
- 기존 연구는 human-AI 상호작용에 집중, AI-AI 상호작용 이해 필요
- LLM이 자기 자신과 플레이하고 있다는 것을 알 때 행동이 변하는지 조사
- Multi-agent LLM 연구
- Behavioral economics에서의 public goods game
- LLM self-recognition 연구
Methods
- Iterated public goods game을 LLM에 적용
- 4개의 reasoning/non-reasoning 모델 테스트
- 두 조건: “another AI agent”와 플레이 vs “자기 자신”과 플레이
Results
- LLM에게 자기 자신과 플레이한다고 알려주면 협력 경향이 유의하게 변함
- Reasoning 모델과 non-reasoning 모델 간 차이 존재
Discussion
- Toy environment이지만, multi-agent 환경에서 “무의식적” 차별이 협력을 증가/감소시킬 수 있음을 시사
- LLM의 self-identity 인식이 행동에 미치는 영향에 대한 후속 연구 필요