Generative AI in Mafia-like Game Simulation

https://arxiv.org/abs/2309.11672

1. 本研究では、生成AIモデル、特に役割演技シミュレーションの応用に焦点を当てています。その中心的な問いは、「生成型AIモデルがゲーム環境に適応し、人間のような判断や対話を模倣する能力はどの程度か？」ということです。

2. 本研究の目的は、GPT-4の高度な能力を活用して、このAIモデルがゲームシナリオ時に理解、決定、および対話を行う能力を検証することです。先行研究であるGPT-3.5-turboと比較して、GPT-4がゲーム環境に適応し、関連性のある質問をすることや人間らしい反応を形成する能力を向上させるという成果を示しました。

3. AIが人間と似たような行動を模倣することで、私たちの生活を劇的に変える可能性があるという観点から、生成型AIの能力を試すことに興味がありました。そのために、我々はゲーム「Spyfall」を選びました。このゲームは完全に自然言語でプレイされるソーシャル推論ゲームで、プレイヤーには、各シナリオを理解し、適切な選択と判断をすることが求められます。

4. 本研究では、GPT-4のゲームシナリオへの適応能力や、自然な説明を形成する能力、そしてプレイヤーとしての能力を明らかにしました。しかし、同時に、GPT-4が相手の行動を予測することや、非言語的なヒントを理解するための制約があることも明らかにしました。

5. 本研究の有効性はゲーム「Spyfall」による実験を通じて検証しました。GPT-4が非スパイとしてプレイする際の制約、非言語的な手がかりの欠如、そしてルールの欠陥がスパイと非スパイとのバランスに影響する可能性があることが示されました。