LLM 소셜 그룹 내 협력을 평가하는 선출된 리더십 연구

Evaluating Cooperation in LLM Social Groups through Elected Leadership

공유 자원을 관리하기 위해서는, 에이전트들이 협력과 자율 규제를 통해 지속 가능한 전략을 개발하여 집단적 실패를 방지해야 합니다. 기존의 기초 모델은 이러한 환경에서 협력 가능성을 보여주었지만, 현재의 다중 에이전트 연구는 구조화된 리더십과 선거 메커니즘이 집단 의사 결정 개선에 기여할 수 있는지에 대한 통찰력을 거의 제공하지 않습니다. 이러한 중요한 조직적 특징의 부재는 현재 방법의 상당한 한계점입니다. 본 연구에서는 다중 에이전트 시뮬레이션을 통해 LLM을 활용하여 리더십과 선거가 사회 복지와 협력을 향상시킬 수 있는지 직접적으로 조사하고자 합니다. 우리는 선출된 페르소나를 통한 리더십과 후보 주도 의제를 시뮬레이션하는 오픈 소스 프레임워크를 제시하고, 통제된 거버넌스 조건 하에서 LLM에 대한 경험적 연구를 수행합니다. 실험 결과, 선출된 리더십이 다양한 고성능 LLM에서 사회 복지 점수를 55.4% 향상시키고 생존 시간을 128.6% 증가시키는 것으로 나타났습니다. 또한, 에이전트 소셜 그래프를 구축하여 리더 페르소나의 사회적 영향력을 평가하는 중심성 지표를 계산하고, 리더 발언에 대한 감성 분석을 통해 드러나는 수사적 및 협력적 경향을 분석했습니다. 본 연구는 다중 에이전트 시스템에서 복잡한 사회적 딜레마를 해결하기 위한 선거 메커니즘에 대한 추가 연구의 기반을 마련합니다.

Governing common-pool resources requires agents to develop enduring strategies through cooperation and self-governance to avoid collective failure. While foundation models have shown potential for cooperation in these settings, existing multi-agent research provides little insight into whether structured leadership and election mechanisms can improve collective decision making. The lack of such a critical organizational feature ubiquitous in human society presents a significant shortcoming of the current methods. In this work we aim to directly address whether leadership and elections can support improved social welfare and cooperation through multi-agent simulation with LLMs. We present our open-source framework that simulates leadership through elected personas and candidate-driven agendas and carry out an empirical study of LLMs under controlled governance conditions. Our experiments demonstrate that having elected leadership improves social welfare scores by 55.4% and survival time by 128.6% across a range of high performing LLMs. Through the construction of an agent social graph we compute centrality metrics to assess the social influence of leader personas and also analyze rhetorical and cooperative tendencies revealed through a sentiment analysis on leader utterances. This work lays the foundation for further study of election mechanisms in multi-agent systems toward navigating complex social dilemmas.