Gricean Norms as a Basis for Effective Collaboration

📄 arXiv: 2503.14484v1 📥 PDF

作者: Fardin Saad, Pradeep K. Murukannaiah, Munindar P. Singh

分类: cs.MA, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-03-18

备注: Accepted to AAMAS 2025. 8 pages (excl. references), 9 figures/tables. (Appendix: 5 pages, 6 figures/tables). Code available at: https://github.com/fardinsaad/Gricean-Norms

💡 一句话要点

提出基于Gricean规范的LLM智能体Lamoids，提升人机协作中处理歧义指令的能力。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 人机协作 大型语言模型 Gricean规范 语用推理 自然语言理解

📋 核心要点

  1. 现有AI智能体在人机协作中难以有效处理指令中的歧义、不完整性等问题，影响协作效率。
  2. 论文提出将Gricean规范融入LLM智能体，使其具备语用推理能力，从而更好地理解和执行人类指令。
  3. 实验表明，集成了Gricean规范的Lamoid智能体在任务准确性和响应质量上均优于未集成规范的智能体。

📝 摘要（中文）

有效的人机协作不仅取决于AI智能体遵循明确指令的能力，还取决于其处理沟通中歧义、不完整、无效和不相关信息的能力。Gricean会话和推理规范通过将不明确的指令与合作原则对齐来促进协作。我们提出了一个规范框架，该框架将Gricean规范和认知框架（共同基础、相关性理论和心智理论）集成到基于大型语言模型（LLM）的智能体中。该规范框架采用Gricean的数量、质量、关系和方式准则，以及推理，作为解释不明确指令（即歧义、不完整、无效或不相关）的Gricean规范。在该框架内，我们引入了Lamoids，这是一种由GPT-4驱动的旨在与人类协作的智能体。为了评估Gricean规范在人机协作中的影响，我们评估了两个版本的Lamoid：一个带有规范，一个没有。在我们的实验中，Lamoid通过解释清晰和不清晰的自然语言指令，与人类协作以在网格世界（门、钥匙和宝石）中实现共享目标。我们的结果表明，带有Gricean规范的Lamoid比没有规范的Lamoid实现了更高的任务准确性，并生成了更清晰、更准确和上下文相关的响应。这种改进源于规范框架，该框架增强了智能体的语用推理能力，从而促进了有效的人机协作，并实现了基于LLM的智能体中的上下文感知通信。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决人机协作中，AI智能体难以理解和处理人类指令中存在的歧义、不完整、无效或不相关信息的问题。现有方法通常依赖于明确的指令，缺乏对指令背后意图的理解，导致协作效率低下。

核心思路：论文的核心思路是将Gricean会话规范（包括数量、质量、关系和方式准则）融入到LLM智能体中，使其具备语用推理能力，能够根据上下文推断指令的真实意图，从而更好地理解和执行指令。这种设计借鉴了人类在对话中的合作原则，使AI智能体能够像人类一样进行有效的沟通和协作。

技术框架：论文提出的技术框架包括以下几个主要模块：1) 指令接收模块：接收来自人类的自然语言指令；2) Gricean规范推理模块：利用Gricean规范和认知框架（共同基础、相关性理论和心智理论）对指令进行推理，识别和消除歧义；3) 任务执行模块：根据推理结果执行相应的任务；4) 响应生成模块：生成清晰、准确和上下文相关的响应。整体流程是，人类发出指令，智能体通过Gricean规范推理模块理解指令意图，然后执行任务并生成反馈。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于将Gricean规范与LLM智能体相结合，使其具备了语用推理能力。与现有方法相比，该方法能够更好地处理指令中的不确定性，提高了人机协作的效率和质量。此外，论文还提出了Lamoids，一种基于GPT-4的智能体，作为该框架的具体实现。

关键设计：论文的关键设计包括：1) Gricean规范的表示和推理方法；2) 认知框架（共同基础、相关性理论和心智理论）的集成方式；3) Lamoids智能体的具体实现细节，例如GPT-4的prompt设计、任务执行模块的实现等。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中可能未详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，集成了Gricean规范的Lamoid智能体在网格世界任务中实现了更高的任务准确性，并且能够生成更清晰、更准确和上下文相关的响应。与未集成规范的智能体相比，性能得到了显著提升，验证了Gricean规范在人机协作中的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种人机协作场景，例如智能家居控制、自动化客服、机器人辅助医疗等。通过提升AI智能体理解人类意图的能力，可以实现更自然、高效的人机交互，提高工作效率和用户体验，并有望在未来推动更智能化的协作模式。

📄 摘要（原文）

Effective human-AI collaboration hinges not only on the AI agent's ability to follow explicit instructions but also on its capacity to navigate ambiguity, incompleteness, invalidity, and irrelevance in communication. Gricean conversational and inference norms facilitate collaboration by aligning unclear instructions with cooperative principles. We propose a normative framework that integrates Gricean norms and cognitive frameworks -- common ground, relevance theory, and theory of mind -- into large language model (LLM) based agents. The normative framework adopts the Gricean maxims of quantity, quality, relation, and manner, along with inference, as Gricean norms to interpret unclear instructions, which are: ambiguous, incomplete, invalid, or irrelevant. Within this framework, we introduce Lamoids, GPT-4 powered agents designed to collaborate with humans. To assess the influence of Gricean norms in human-AI collaboration, we evaluate two versions of a Lamoid: one with norms and one without. In our experiments, a Lamoid collaborates with a human to achieve shared goals in a grid world (Doors, Keys, and Gems) by interpreting both clear and unclear natural language instructions. Our results reveal that the Lamoid with Gricean norms achieves higher task accuracy and generates clearer, more accurate, and contextually relevant responses than the Lamoid without norms. This improvement stems from the normative framework, which enhances the agent's pragmatic reasoning, fostering effective human-AI collaboration and enabling context-aware communication in LLM-based agents.