Resumen: Según Yuval Noah Harari, la cooperación humana a gran escala está impulsada por narraciones compartidas que codifican creencias y valores comunes. Este estudio explora si tales narraciones pueden empujar de manera similar a los agentes de LLM hacia la colaboración. Utilizamos un juego de bienes públicos finitamente repetidos en el que los agentes de LLM eligen estrategias de gasto cooperativas o egoístas. Premamos agentes con historias que destacan el trabajo en equipo a diferentes grados y probamos cómo esto influye en los resultados de la negociación. Nuestros experimentos exploran cuatro preguntas: (1) ¿Cómo influyen las narrativas el comportamiento de la negociación? (2) ¿Qué difiere cuando los agentes comparten la misma historia versus las diferentes? (3) ¿Qué sucede cuando crecen los números de agentes? (4) ¿Son los agentes resistentes a los negociadores egoístas? Encontramos que el cebado basado en la historia afecta significativamente las estrategias de negociación y las tasas de éxito. Las historias comunes mejoran la colaboración, beneficiando a cada agente. Por el contrario, los agentes de cebado con diferentes historias revierte este efecto, y los agentes prevalecen en el interés propio. Presumimos que estos resultados tienen implicaciones para el diseño del sistema múltiple y la alineación de la IA.
Publicado Originalme en rss.arxiv.org El 7 de mayo de 2025.
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