성격 차원 인터폴레이션 디코딩으로 인간 행동 모사
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📝 원문 정보
- Title:
- ArXiv ID: 2512.19937
- 발행일:
- 저자: Unknown
📝 초록 (Abstract)
최근 연구에서는 매우 큰 언어 모델(LLM)을 인간의 대리인으로 활용해 시뮬레이션, 설문조사 및 연구를 수행하고 있다. LLM이 인간의 심리를 갖고 있지는 않지만, 충분히 높은 충실도로 인간 행동을 모방할 수 있어 행동경제학에서 흔히 쓰이는 규칙 기반 에이전트보다 더 풍부하고 미묘한 시뮬레이션을 가능하게 한다. 특히 성격이 의사결정에 미치는 영향을 연구하고자 할 때, 각 성격 프로파일마다 프롬프트를 별도로 설계해야 하는 부담이 실험 비용을 높이고 재현성을 떨어뜨린다. 이를 해결하기 위해 우리는 인터폴레이션 디코딩을 도입했으며, 성격의 각 차원을 상반된 두 프롬프트 쌍으로 표현하고, 보간 파라미터를 조절해 차원별 행동을 연속적으로 시뮬레이션한다. 실험 결과, 인터폴레이션 디코딩은 빅 파이브(대5) 각 차원에서 점수를 일관되게 조절함을 확인하였다. 이어서 이 방법이 경제 게임에서 인간의 의사결정 패턴을 재현해 기존 심리학 연구 결과를 성공적으로 복제함을 보였다. 마지막으로 협업 게임에서 개별 인간 플레이어와 “쌍둥이”가 되도록 보간 공간을 체계적으로 탐색한 예비 결과를 제시한다.💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)
본 논문은 대형 언어 모델(LLM)을 인간 행동의 실험적 대리인으로 활용하는 새로운 패러다임을 제시한다. 기존의 행동경제학 실험에서는 규칙 기반 에이전트를 사용하거나, 인간 피험자를 직접 모집하는 방식이 일반적이었다. 그러나 규칙 기반 에이전트는 인간의 복합적인 심리 메커니즘을 충분히 포착하지 못하고, 인간 피험자를 직접 사용하는 경우 비용·시간·윤리적 제약이 크다. 이러한 한계를 극복하고자 연구진은 ‘인터폴레이션 디코딩(interpolative decoding)’이라는 기법을 도입했다. 핵심 아이디어는 성격을 정의하는 빅 파이브(외향성, 친화성, 성실성, 신경증, 개방성)의 각 차원을 두 개의 상반된 프롬프트(예: “당신은 매우 외향적이다” vs. “당신은 매우 내성적이다”)로 표현하고, 이 두 프롬프트 사이를 연속적인 보간 파라미터 λ∈📄 논문 본문 발췌 (Translation)
Reference
이 글은 ArXiv의 공개 자료를 바탕으로 AI가 자동 번역 및 요약한 내용입니다.
저작권은 원저자에게 있으며, 인류 지식 발전에 기여한 연구자분들께 감사드립니다.