Persuasion Games using Large Language Models
作者: Ganesh Prasath Ramani, Shirish Karande, Santhosh V, Yash Bhatia
分类: cs.AI, cs.CL
发布日期: 2024-08-28 (更新: 2024-09-02)
💡 一句话要点
提出基于LLM的多智能体说服框架，用于影响用户决策
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 多智能体系统 说服策略 用户建模 对话系统
📋 核心要点
- 现有方法难以有效利用LLM进行个性化说服，缺乏智能体间的协作。
- 构建多智能体框架，主智能体对话说服，辅智能体辅助信息、策略和验证。
- 实验表明，该框架显著提升了LLM的说服力，并能有效应对用户抵制。
📝 摘要（中文）
本文探索了大型语言模型（LLM）在塑造用户观点并影响其决策方面的潜力。该能力可应用于投资、信用卡和保险等领域，协助用户选择合适的保险政策、投资计划和信用卡，以及零售和行为改变支持系统（BCSS）。我们提出了一个复杂的多智能体框架，其中多个智能体协同工作。主要智能体通过有说服力的对话直接与用户智能体交互，而辅助智能体执行信息检索、响应分析、说服策略制定和事实验证等任务。实验结果表明，这种协作方法显著提高了LLM的说服效果。我们持续分析用户智能体对说服的抵制，并通过基于规则和基于LLM的抵制-说服映射技术来抵消它。我们采用模拟角色并在保险、银行和零售领域生成对话，以评估大型语言模型（LLM）在识别、适应和影响各种人格类型方面的能力。同时，我们检查LLM模拟角色使用的抵抗机制。通过交互前后的可测量调查、LLM生成的对话评分以及用户决策（购买或不购买）来量化说服力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决如何有效利用大型语言模型（LLM）来影响用户决策的问题。现有方法在个性化说服方面存在不足，缺乏智能体之间的有效协作，难以根据用户反馈动态调整说服策略。此外，如何量化说服效果以及如何应对用户的抵制也是现有方法面临的挑战。
核心思路：论文的核心思路是构建一个多智能体框架，通过智能体之间的协作来提高LLM的说服能力。该框架包含一个主要智能体负责与用户进行对话，以及多个辅助智能体负责信息检索、响应分析、说服策略制定和事实验证。通过持续分析用户对说服的抵制，并采用基于规则和基于LLM的抵制-说服映射技术来抵消这种抵制。
技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 用户智能体：模拟不同人格类型的用户，并对说服尝试做出反应。2) 主要智能体：负责与用户智能体进行对话，尝试说服用户。3) 辅助智能体：包括信息检索智能体、响应分析智能体、说服策略制定智能体和事实验证智能体。这些智能体协同工作，为主要智能体提供支持。整个流程包括：初始化用户智能体，主要智能体与用户智能体进行对话，辅助智能体分析对话并提供反馈，主要智能体根据反馈调整说服策略，重复对话过程，直到达到说服目标或达到最大对话轮数。
关键创新：该论文的关键创新点在于提出了一个多智能体协作框架，该框架能够有效地利用LLM进行个性化说服。与现有方法相比，该框架能够更好地适应用户的个性化需求，并能够根据用户的反馈动态调整说服策略。此外，该论文还提出了一种基于规则和基于LLM的抵制-说服映射技术，用于应对用户的抵制。
关键设计：论文中涉及的关键设计包括：1) 智能体角色设计：明确定义了每个智能体的职责和功能。2) 对话策略设计：设计了多种说服策略，并根据用户反馈动态选择合适的策略。3) 抵制-说服映射设计：设计了基于规则和基于LLM的抵制-说服映射技术，用于应对用户的抵制。4) 评估指标设计：设计了多种评估指标，用于量化说服效果，包括交互前后的可测量调查、LLM生成的对话评分以及用户决策（购买或不购买）。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的多智能体框架能够显著提高LLM的说服效果。通过模拟不同人格类型的用户，验证了该框架在不同场景下的有效性。具体性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，属于未知信息。但论文强调了协作方法显著提高了LLM的说服效果。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多个领域，包括金融（投资建议、信用卡推荐、保险销售）、零售（个性化产品推荐）和行为改变支持系统（BCSS）。通过构建智能化的说服系统，可以帮助用户做出更明智的决策，提高销售效率，并促进积极的行为改变。未来，该技术有望在教育、医疗等领域发挥更大的作用。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) have emerged as formidable instruments capable of comprehending and producing human-like text. This paper explores the potential of LLMs, to shape user perspectives and subsequently influence their decisions on particular tasks. This capability finds applications in diverse domains such as Investment, Credit cards and Insurance, wherein they assist users in selecting appropriate insurance policies, investment plans, Credit cards, Retail, as well as in Behavioral Change Support Systems (BCSS). We present a sophisticated multi-agent framework wherein a consortium of agents operate in collaborative manner. The primary agent engages directly with user agents through persuasive dialogue, while the auxiliary agents perform tasks such as information retrieval, response analysis, development of persuasion strategies, and validation of facts. Empirical evidence from our experiments demonstrates that this collaborative methodology significantly enhances the persuasive efficacy of the LLM. We continuously analyze the resistance of the user agent to persuasive efforts and counteract it by employing a combination of rule-based and LLM-based resistance-persuasion mapping techniques. We employ simulated personas and generate conversations in insurance, banking, and retail domains to evaluate the proficiency of large language models (LLMs) in recognizing, adjusting to, and influencing various personality types. Concurrently, we examine the resistance mechanisms employed by LLM simulated personas. Persuasion is quantified via measurable surveys before and after interaction, LLM-generated scores on conversation, and user decisions (purchase or non-purchase).