人間はより多様である：理想化されたAI開発競争における最先端LLMの極端な方針
arXiv cs.MA ・ 2026-08-02
原題: Humans Are More Diverse: Frontier LLMs Show Extreme Policies in Idealised AI Development Races
AI による要約
AIの開発競争を模した安全保障のマルチエージェントゲームを用いて、大規模言語モデル（LLM）エージェントの戦略的安全行動を分析する。厳格な監査ゲートを通過させた上で行動を人間データや進化ゲーム理論のベンチマークと比較し、モデル間、リスク条件、ペルソナごとの違いを検証した。その結果、LLMは強力なルール記憶を持つ一方で、状態追跡や期待値計算には弱点があり、極端な戦略を示しやすいことが判明した。
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