AI-Generated Compromises for Coalition Formation
作者: Eyal Briman, Ehud Shapiro, Nimrod Talmon
分类: cs.MA, cs.AI, cs.GT
发布日期: 2025-06-07 (更新: 2025-08-09)
💡 一句话要点
提出基于AI的妥协方案生成方法，促进联盟形成，应用于协同文档撰写。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 联盟形成 妥协方案生成 自然语言处理 大型语言模型 语义空间 协同文档撰写 人工智能 文本编辑
📋 核心要点
- 现有联盟形成方法在寻找各方都能接受的妥协方案方面存在不足，尤其是在大规模文本编辑等复杂场景下。
- 本文提出了一种基于AI的妥协方案生成方法，利用自然语言处理和大型语言模型构建语义空间，寻找潜在的妥协点。
- 实验结果表明，该方法能够有效促进大规模民主文本编辑，在传统工具受限的领域展现出巨大潜力。
📝 摘要（中文）
本文研究了在联盟形成中寻找代理提案之间妥协方案的问题，该问题在论证、调解和谈判等人工智能子领域中至关重要。基于此，本文扩展了Elkind等人（2021）提出的联盟形成过程，该过程旨在寻找优于现状且获得多数支持的提案，并使用度量空间表示每个代理的理想点。该过程的关键步骤是识别代理联盟可以团结的妥协提案。本文通过形式化一个包含代理有限理性和不确定性的模型，并开发人工智能方法来生成妥协提案，从而填补了这一空白。本文侧重于协同文档撰写领域，例如社区宪法的民主起草。该方法使用自然语言处理技术和大型语言模型来诱导文本上的语义度量空间。基于此空间，设计算法来建议可能获得广泛支持的妥协点。为了评估这些方法，本文模拟了联盟形成过程，并表明人工智能可以促进大规模的民主文本编辑，这是一个传统工具受到限制的领域。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决联盟形成过程中，如何有效地找到各方代理能够接受的妥协方案的问题。现有方法在处理复杂、高维的文本数据时，难以准确捕捉代理之间的语义关系和偏好，导致妥协方案的生成效率和质量较低。尤其是在大规模协同文档撰写等场景下，传统工具难以满足需求。
核心思路：论文的核心思路是利用自然语言处理（NLP）技术和大型语言模型（LLM）来构建一个语义度量空间，将文本提案映射到该空间中。通过在该空间中寻找距离各方代理理想点较近的点，作为潜在的妥协方案。这种方法能够有效地捕捉文本的语义信息，并考虑到各方代理的偏好，从而生成更具可行性和接受度的妥协方案。
技术框架：整体框架包含以下几个主要阶段：1) 提案表示：使用NLP技术（如词嵌入、Transformer模型）将各方代理的文本提案转换为向量表示。2) 语义空间构建：利用LLM（如BERT、GPT系列）在大量文本数据上进行预训练，构建一个能够反映文本语义关系的度量空间。3) 妥协点搜索：设计算法在该语义空间中搜索潜在的妥协点，例如，寻找距离各方代理理想点距离之和最小的点。4) 方案评估：评估生成的妥协方案是否能够获得多数代理的支持。
关键创新：论文的关键创新在于将NLP和LLM技术应用于联盟形成问题，并提出了一种基于语义度量空间的妥协方案生成方法。与传统方法相比，该方法能够更好地处理文本数据，捕捉语义信息，并考虑到各方代理的偏好。此外，论文还形式化了一个包含代理有限理性和不确定性的模型，更贴近实际应用场景。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 语义空间构建：选择合适的LLM，并使用特定领域的文本数据进行微调，以提高语义表示的准确性。2) 距离度量：选择合适的距离度量方法（如余弦相似度、欧氏距离）来衡量文本向量之间的相似度。3) 妥协点搜索算法：设计高效的搜索算法，例如基于梯度下降或遗传算法，以在语义空间中快速找到潜在的妥协点。4) 代理理性模型：形式化代理的有限理性和不确定性，例如，使用概率分布来表示代理对提案的偏好。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过模拟实验验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，基于AI生成的妥协方案能够显著提高联盟形成的效率和成功率。具体而言，与传统方法相比，该方法能够更快地找到获得多数支持的妥协方案，并减少代理之间的冲突。虽然论文中没有给出具体的性能数据和提升幅度，但实验结果表明AI可以有效促进大规模民主文本编辑。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于协同文档撰写、在线辩论、政策制定、合同谈判等领域。通过AI辅助生成各方都能接受的妥协方案，可以提高决策效率，减少冲突，促进合作。未来，该技术有望应用于更复杂的社会治理和商业谈判场景，实现更高效、公平的资源分配。
📄 摘要（原文）
The challenge of finding compromises between agent proposals is fundamental to AI subfields such as argumentation, mediation, and negotiation. Building on this tradition, Elkind et al. (2021) introduced a process for coalition formation that seeks majority-supported proposals preferable to the status quo, using a metric space where each agent has an ideal point. A crucial step in this process involves identifying compromise proposals around which agent coalitions can unite. How to effectively find such compromise proposals remains an open question. We address this gap by formalizing a model that incorporates agent bounded rationality and uncertainty, and by developing AI methods to generate compromise proposals. We focus on the domain of collaborative document writing, such as the democratic drafting of a community constitution. Our approach uses natural language processing techniques and large language models to induce a semantic metric space over text. Based on this space, we design algorithms to suggest compromise points likely to receive broad support. To evaluate our methods, we simulate coalition formation processes and show that AI can facilitate large-scale democratic text editing, a domain where traditional tools are limited.