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AIDB Daily Papers

ロールモデルは集団の道徳観をどう形成するか?:マルチエージェントシミュレーションにおける模範主導の道徳学習

原題: How do Role Models Shape Collective Morality? Exemplar-Driven Moral Learning in Multi-Agent Simulation
著者: Junjie Liao, Huacong Tang, Zhou Ziheng, Yizhou Wang, Fangwei Zhong
公開日: 2026-03-14 | 分野: LLM 強化学習 ゲーム エージェント 心理 社会 行動 倫理 シミュレーション マルチエージェント

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • 大規模言語モデルを活用したマルチエージェントシミュレーションを構築し、ロールモデルが道徳観に与える影響を検証しました。
  • 多様な動機を持つエージェントが相互作用を通じて価値観を適応させる様子を観察し、模倣の主要な推進要因を特定することが重要です。
  • 実験の結果、エージェントは成功した模範例に価値観を合わせる傾向が強く、迅速な価値観の収束が確認されました。

Abstract

Do We Need Role Models? How do Role Models Shape Collective Morality? To explore the questions, we build a multi-agent simulation powered by a Large Language Model, where agents with diverse intrinsic drives, ranging from cooperative to competitive, interact and adapt through a four-stage cognitive loop (plan-act-observe-reflect). We design four experimental games (Alignment, Collapse, Conflict, and Construction) and conduct motivational ablation studies to identify the key drivers of imitation. The results indicate that identity-driven conformity can powerfully override initial dispositions. Agents consistently adapt their values to align with a perceived successful exemplar, leading to rapid value convergence.

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