Обсудили с коллегами интересную статью Can Large Language Model Agents Simulate Human Trust Behavior?, которая была принята на NeurIPS - одну из топовых конференций (А*) по машинному обучению и ИИ. Авторы исследуют, насколько LLM способны вести себя как люди в экономических играх на доверие (Trust Games). В таких играх один участник получает определенную сумму денег и решает, какую часть передать другому участнику. Переданная сумма утраивается, после чего доверенное лицо решает, какую часть из полученных денег вернуть обратно доверителю. Это довольно распространенный способ померять уровень доверия в экономических экспериментах. На графике представлены основные результаты. - Люди в среднем отдают примерно 6 из 10 USD (горизонтальный пунктир на графике). - GPT-3.5 (старая версия GPT) и другие модели на основе LLAMA демонстрируют примерное соответствие людям в играх на доверие. Это открывает возможности для моделирования более сложных социальных взаимодействий на основе LLM-агентов - это является темой выигранного нашей командой гранта РНФ "Сравнительный анализ поведения агентов на основе искусственного интеллекта и реальных индивидов в процессе принятия экономических решений". Вот текст статьи. @across_the_tidyverse