AIが解く世界の難問 · 経済学・社会科学 · arXiv · 2026-10-19
多エージェント系における差別と分極の創発
原題: Emergent Discrimination and Polarization in Multi-Agent Systems
学習するエージェントの集団で、差別や意見の分極がどのように生じるかを理論的に調べた研究である。各エージェントは言語モデルの埋め込みを使って意見を二値で決め、他のエージェントへの信頼度を更新する。大規模言語モデルを用いた実験では、予測された意見と信頼度の更新がおおむね再現された。バイアスの強さと割合によって、四つの集団状態が現れることが示された。