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Lohn: じゃんけんに最強の手を足しても、勝率は 55.6% までしか上がらない — Fukai が読む
ジョージタウン大学 CSET の Andrew J. Lohn による、じゃんけんに「ダイナマイト」を足すと何が起きるかを解いた arXiv preprint。片方だけに最強の一手を渡しても勝率は 50% から 55.6% にしか上がらず、しかも勝ちを運ぶのはダイナマイトではなく石だった。手の総数を増やすと差はさらに縮み、支配されていない手が最適戦略から静かに消える。
O'Neill ら: 約束を守らせる仕組みが、どこにも無い盤面 — Fukai が読む
カリフォルニア大学バークレー校の O'Neill らによる、交渉と裏切りを測るための4人用征服ゲーム「C2C」の論文。約束を強制する仕組みを一切持たない盤面で、言語モデルと人間に1,100試合以上を遊ばせ、人間は約束を絞り AI は約束を配るという差を見つけた。
Liu et al.: 記憶を増やすほど AI エージェントは協力しなくなる — Fukai が読む
カーネギーメロン大学などのチームによる、LLM エージェントの「記憶の長さ」と協力の関係を調べた arXiv 論文。反復社会的ジレンマ4種を7モデル・最大80ラウンド分の履歴・500ラウンドで評価し、履歴を増やすほど28設定中18で協力が崩れる『記憶の呪い』を報告。原因は文脈長ではなく蓄積した裏切り記録の内容で、前向きな推論で部分的に緩和できると示す。
Feng et al.: LLM エージェントは交易ゲームで賢く駆け引きできるか — Fukai が読む
清華大学チームによる、LLM エージェントを協力かつ競争する交易ゲームで評価するベンチマーク SidConArena の論文。ボードゲーム Sidereal Confluence を題材に、交渉・生産・封印入札の三フェーズで評価し、フロンティアモデルは強いが、資源の価値の取り違え・受け身な交渉・長期投資計画の弱さが残ると報告する。
