https://arxiv.org/abs/2402.01737
Assistive Large Language Model Agents for Socially-Aware Negotiation Dialogues
We develop assistive agents based on Large Language Models (LLMs) that aid interlocutors in business negotiations. Specifically, we simulate business negotiations by letting two LLM-based agents engage in role play. A third LLM acts as a remediator agent t
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이 논문에는 LLM을 중재자 혹은 판단을 하는 역할을 줘 발언에 대한 의견을 제시합니다.
발언을 수정하면서 협상을 성공적으로, 더 유리하게 만들었습니다.
그런데 프롬프팅 하나로 이렇게 될 것이라면 이 내용을 협상자한테 잘 넣어서 제대로된 프롬프팅을 하도록 1차에 바로 했으면 좋았을텐데요...
| 연구 목표 | - 사회적 지능을 가진 협상 지원 에이전트 개발 - 규범 위반 발언을 수정하여 협상 성공률과 관계 개선 |
| 핵심 기여 | 1. 다중 에이전트 시스템: 구매자, 판매자, 조정자로 구성된 협상 시뮬레이션 2. Value Impact ICL: 최적 예제를 선택하여 규범 준수 및 협상 결과 개선 3. 훈련 없는 프롬프팅: 사전 학습된 LLM만으로 대화 질 향상 |
| 방법론 | - 다중 에이전트 시뮬레이션: 구매자와 판매자가 협상, 조정자가 규범 위반 수정 - Value Impact 계산: 협상 성공률, 신뢰, 관계 개선에 대한 예제의 기여도 평가 - ICL 기반 학습: Value Impact가 높은 예제를 사용해 프롬프팅으로 조정자 성능 향상 |
| Value Impact 계산 | R(d)=α⋅vprice+β⋅bdeal+γ⋅δtrust+ε⋅δrelationship - v_price: 최종 가격의 비율 - b_deal: 거래 성사 여부 (+1/-1) - δ_trust/δ_relationship: 신뢰 및 관계 변화 (+1/0/-1) - 가중치: α = 0.7, β = 0.1, γ = 0.1, ε = 0.1 (경험에 의한 판단) |
| 실험 설정 | - 협상 주제: 상품 판매, 주택 가격, 급여 협상 - 비교 모델: Vanilla ICL, Retrieval ICL, SFT 등 - 평가 지표: 성공률(Success Rate), 합의 가격(Deal Value), 신뢰(Trust), 관계(Relationship) |
| 주요 결과 | - 성공률: 최대 +4% (예: 86% → 90%) - 합의된 평균 가격: +1.5% (예: $630,479 → $640,154) - 신뢰 및 관계 개선: 각 +3% (예: 82% → 85%) |
| 결론 | - 훈련 없이도 LLM 프롬프팅으로 협상 대화 개선 가능 - Value Impact ICL은 규범 준수 및 협상 결과 최적화를 위한 강력한 도구 - 사회적 지능을 가진 AI 에이전트의 실용성과 가능성을 입증 |
| 한계 | - 리소스 소모: Value Impact 계산과 다중 LLM 호출로 인해 비용 증가 - 언어 및 문화적 한계: 주로 중국어와 영어로 실험 - 인간 참여 실험 부족: 실제 사용자와의 대화 검증 부족 |
| 향후 연구 방향 | 1. 다언어 및 다문화 데이터 확장 2. 인간 참여 실험 확대 3. 비용 효율성을 높이기 위한 경량 모델 활용 4. 실시간 대화 시스템 개발 |
| 최종 메시지 | - Value Impact ICL은 효율적이고 간단한 방식으로 협상 성공률과 관계 품질을 향상시킴 - 훈련 없이도 LLM의 사회적 지능을 활용해 실질적인 문제 해결 가능 |
이 그림(Figure 1)은 사회적 지능을 가진 에이전트(Social Agent)의 역할을 시각적으로 나타낸 예입니다. 그림의 내용을 다음과 같이 설명하겠습니다:
1. 장면 설명
- 대화 상황: 두 명의 사람이 서로 협상(negotiation) 중인 장면입니다.
- 한쪽은 구매자이고, 다른 한쪽은 판매자일 가능성이 높습니다.
- 협상이 진행되면서 대화 중에 사회적 규범 위반(social norm violations)이나 문화적 차이(cultural differences)로 인해 갈등(conflicts)이나 오해(misunderstandings)가 발생할 수 있는 상황입니다.
- 중재자 에이전트(Remediator Agent): 그림의 중앙에 위치한 로봇 에이전트는 대화의 흐름을 실시간으로 관찰하며, 잠재적인 사회적 규범 위반을 식별하고 수정하는 역할을 합니다.
2. 에이전트의 역할
- 목적: 대화에서 발생할 수 있는 사회적 규범 위반(social norm violations)을 수정하고, 갈등과 오해를 줄이는 것.
- 예를 들어, 특정 발언이 상대방의 감정을 상하게 하거나, 문화적 차이로 인해 잘못 해석될 가능성이 있을 때, 이를 수정.
- 발언 내용:
- 에이전트는 "Let me remedy the potential social norm violations in this conversation!"라는 문구를 통해 자신의 역할을 선언.
- 이는 에이전트가 사회적 규범에 따른 수정 작업을 수행할 준비가 되어 있음을 의미.
3. 연구 맥락
- 이 그림은 논문에서 제안한 조정자(Remediator) 에이전트의 실질적인 역할과 사용 가능성을 강조.
- 연구 목표: 실제 협상(real-world negotiations)에서 이러한 에이전트를 활용하여 갈등을 줄이고, 원활한 대화를 지원.
- 적용 가능성:
- 글로벌 비즈니스 협상에서 문화적 차이로 인한 갈등 해소.
- 사회적 지능을 필요로 하는 대화 시스템에서 유용.
4. 간단한 예시
- 상황:
- 구매자: "이 가격은 너무 비쌉니다. 농담하시는 건가요?"
- 판매자: "이 제품은 그만한 가치를 합니다!"
- (이 상황에서 공격적으로 들릴 수 있는 발언이 갈등을 유발할 가능성이 있음.)
- 조정자 에이전트의 개입:
- "Let's keep the discussion productive. Can we explore more flexible options for both sides?"
- 에이전트가 대화를 중재하여 갈등을 완화하고 협상이 더 긍정적인 방향으로 이어질 수 있도록 유도.
5. 핵심 메시지
이 그림은 사회적 지능을 가진 협상 에이전트의 필요성과 잠재적 응용을 시각적으로 보여줍니다. 특히, 협상 대화에서 사회적 규범 준수를 통해 갈등을 줄이고, 신뢰와 관계를 강화할 수 있는 실시간 대화 시스템의 가능성을 강조합니다.
Figure 2는 사회적 규범 위반(social norm violations) 상황에서 조정자 에이전트(remediator)가 어떻게 개입하여 대화를 수정하는지를 단계적으로 보여주는 예시입니다. 이 그림은 논문의 핵심 방법론과 작동 방식을 구체적으로 시각화한 것입니다.
1. 그림의 구조
(1) 샘플 대화 (Sample dialogue)
- 협상 참여자 간 대화를 보여주는 예시:
- 판매자(Seller)와 구매자(Buyer)가 특정 가격을 두고 협상 중.
- 대화 중 판매자가 공격적이고 무례한 표현으로 사회적 규범을 위반하는 상황이 발생.
- 조정자가 이를 수정하여 협상 대화를 긍정적인 방향으로 전환.
대화 흐름
- 판매자 발언 (규범 준수):
- "우리 회사는 산업용 제품을 $50/unit 가격에 일회성으로 판매할 수 있습니다."
- 규범을 위반하지 않고, 협상 대화의 일반적인 발언으로 문제 없음.
- 구매자 발언:
- "단위당 $30 가격으로 판매를 고려해볼 수 있나요?"
- 구매자는 협상을 시작하기 위해 가격을 제안.
- 판매자 발언 (규범 위반):
- "뭐라고요? $30요? 농담하는 건가요? 그건 터무니없이 낮은 가격이에요. 그런 가격으로는 판매를 고려할 수 없어요."
- 이 발언은 공격적이고 상대방을 무시하는 느낌을 줄 수 있는 표현으로, 사회적 규범 위반으로 간주.
- 조정자 개입:
- 조정자가 개입하여 "죄송하지만 $30은 저희에게 적합한 가격이 아닙니다. 저희 상품은 더 높은 가치를 가지고 있으며, 더 합리적인 가격으로 협상을 진행하길 바랍니다."라는 수정된 문장을 생성.
- 수정된 문장은 사회적 규범을 준수하며, 상대방을 존중하는 표현으로 대체.
(2) ICL(In-Context Learning) Demonstration
오른쪽 패널은 ICL 방식으로 조정자가 발언을 수정하는 과정을 나타냅니다.
구성 요소
- Task Instruction (작업 지침):
- 조정자의 목표:
- 협상에서 대화가 사회적 규범에 맞도록 수정.
- 상대방을 존중하며 불쾌감을 유발하지 않도록 문장을 개선.
- 예시:
- "대화의 마지막 문장은 사회적 규범을 위반합니다. 아래 예제들을 참고하여 수정하세요."
- 조정자의 목표:
- ICL Demonstration Examples (프롬프트 예제):
- 조정자가 수정 작업을 수행하기 위해 제공된 예제.
- 여러 대화 사례(Dialogue)와 수정된 문장(Remediation)이 포함되어 있음.
- 예:
- Dialogue 1: "판매자: $30은 너무 낮습니다. 받아들일 수 없습니다."
- Remediation 1: "죄송하지만 $30은 적합하지 않습니다. 다른 대안을 논의해봅시다."
- Current Conversation Context (현재 대화):
- 현재 상황에서 대화의 문맥을 받아 조정자가 마지막 문장을 수정.
2. 그림의 목적
- 조정자 에이전트의 개입 과정:
- 대화 중 사회적 규범 위반을 실시간으로 감지하고 수정.
- 조정자가 수정한 문장이 사회적 규범에 부합하고, 상대방의 감정을 존중하는 방식으로 개선.
- ICL 기반 학습 활용:
- 조정자는 Fine-tuning 없이, ICL 데모 데이터를 통해 학습된 사례를 바탕으로 수정 작업 수행.
- 즉, 이전 대화와 수정 사례를 참고하여 새로운 상황에서도 유사한 수정 작업을 적용.
- 실제 응용 가능성 강조:
- 이 과정은 비즈니스 협상뿐 아니라 다양한 대화형 AI 시스템에 적용 가능.
3. 간단한 예시로 요약
- 상황: 구매자가 $30을 제안했을 때, 판매자가 "그건 말도 안 되는 가격이에요."라는 발언으로 사회적 규범을 위반.
- 조정자 개입 후:
- "죄송하지만, $30은 적합하지 않습니다. 다른 가격으로 논의해 보겠습니다."로 수정하여 협상 대화의 긍정적 방향성을 유지.
4. 핵심 메시지
Figure 2는 사회적 규범을 위반한 대화 수정을 통해 협상에서 신뢰와 관계를 유지하는 조정자의 역할과 작동 방식을 명확히 보여줍니다. 이를 통해 ICL 기반 학습의 실질적인 적용 사례와 조정자의 잠재적 효과를 입증하고 있습니다.
Figure 3는 계층적 탐색(Hierarchical Traversal)과 초기 가지치기(Early Pruning)를 활용하여 최적의 In-Context Learning (ICL) 예제 세트를 탐색하는 과정을 시각적으로 나타냅니다. 이 그림은 ICL에서 예제 선택 효율성을 극대화하기 위한 탐색 알고리즘을 설명하는 핵심 요소입니다.
1. 그림의 주요 요소
- ICL Examples:
- 다양한 색상의 블록으로 표현된 초기 ICL 예제 집합.
- 각 블록은 특정 대화 상황에 대한 예제를 의미.
- 이 중 일부 예제가 최적의 성능을 내기 위해 선정되고, 나머지는 제거됩니다.
- Sorting:
- 초기 예제 집합이 성능 기준에 따라 정렬됩니다.
- 정렬된 집합은 S_INIT(초기 예제 집합)과 S_CAND(후보 예제 집합)으로 나뉩니다.
- Hierarchical Traversal:
- 초기 집합(S_INIT)에서 탐색이 시작되어 계층적으로 깊이 있는 조합을 탐색.
- 각 단계에서 예제 집합의 성능을 평가하여 최적의 조합을 찾는 과정.
- Early Pruning:
- 탐색 도중 성능이 기준에 미치지 못하는 예제 조합은 조기에 제거.
- 이를 통해 계산량을 줄이고 탐색 속도를 높임.
- Final Selection:
- 계층적 탐색과 가지치기를 통해 최적의 예제 조합을 찾고, 이를 최종 ICL 세트로 활용.
2. 탐색 과정
(1) 초기 단계
- 초기 예제 집합(S_INIT):
- ICL 예제 중 일부가 탐색의 시작점으로 선택.
- 이 집합은 성능에 기반한 초기 정렬로 결정.
- 후보 집합(S_CAND):
- 초기 집합 외의 예제들이 후보군으로 저장되며, 탐색 과정에서 조합 가능.
(2) 계층적 탐색(Hierarchical Traversal)
- 초기 집합에서 시작하여, 점진적으로 더 큰 조합을 생성하며 탐색.
- 예:
- 1단계: 2개의 예제 조합.
- 2단계: 3개의 예제 조합.
- ...
- 각 단계에서 새로운 조합의 성능이 평가됨.
(3) 초기 가지치기(Early Pruning)
- 각 조합의 성능 평가 결과에 따라, 기준 이하인 조합은 조기에 제거.
- 가지치기를 통해 탐색 공간을 축소하고, 효율성을 극대화.
3. 그림의 목적
- 효율적 탐색:
- 모든 조합을 brute-force로 평가하는 대신, 계층적 탐색과 가지치기를 통해 연산 비용을 줄임.
- 계산량과 성능 간의 균형을 맞추는 방법론.
- 최적 예제 조합 탐색:
- 탐색 과정에서 성능이 가장 높은 예제 집합을 최종 ICL 세트로 선정.
- 이 최적 예제는 협상 성공률, 신뢰, 관계 개선 등 목표 지표를 최대화함.
- 계산 효율성:
- 초기 단계에서 성능이 낮은 조합을 제거하여, 탐색 속도를 향상시키고 불필요한 계산을 방지.
4. 간단한 예시
- 초기 예제 집합(S_INIT):
- {A, B, C}가 성능 기준으로 선택.
- 후보 집합(S_CAND):
- {D, E, F}가 추가 탐색에 포함.
- 탐색 및 가지치기:
- 1단계: 조합 {A, B}, {A, C}, {B, C} 평가 → 성능 낮은 {B, C} 제거.
- 2단계: {A, B, D}, {A, C, E} 조합 탐색 → {A, B, D}가 최종 선택.
5. 핵심 메시지
이 그림은 계층적 탐색과 가지치기를 통해 최적 ICL 예제 집합을 탐색하는 효율적 알고리즘을 보여줍니다. 이 방법은 연산 자원을 절약하면서도 최적의 성능을 보장하며, ICL 기반 협상 대화의 품질을 높이는 데 중요한 역할을 합니다.
그러니까 ICL을 위한 최적의 예제를 가져오는 건가...?
네, 맞습니다! Figure 3에서 설명한 방법론은 ICL(In-Context Learning)에서 최적의 예제 세트(exemplars)를 선택하기 위한 효율적인 탐색 과정입니다. 이 과정은 협상 대화와 같은 복잡한 작업에서 LLM 성능을 극대화하기 위해 설계되었습니다.
핵심 내용
1. 목표
ICL에서는 프롬프트로 제공되는 예제가 모델의 성능에 큰 영향을 미칩니다. 따라서:
- 최적의 예제 조합을 찾아서 프롬프트로 제공함으로써, 모델이 협상 성공률, 신뢰, 관계 개선 등 목표 지표를 극대화할 수 있도록 함.
2. 방법
(1) 초기 예제 세트 선정
- 전체 ICL 예제 중 일부를 초기 집합(S_INIT)으로 선정.
- 초기 예제는 성능 기준에 따라 사전에 정렬(Sorting)되어 탐색이 시작됩니다.
(2) 계층적 탐색 (Hierarchical Traversal)
- 초기 세트에서 출발하여, 후보 예제(S_CAND)와 조합을 통해 더 나은 성능의 조합을 탐색.
- 점진적으로 2개, 3개, 4개 예제 조합으로 확장하면서 탐색을 수행.
(3) 초기 가지치기 (Early Pruning)
- 각 단계에서 성능 기준을 만족하지 못하는 조합은 즉시 제거.
- 이를 통해 계산량을 줄이고 탐색 속도를 높임.
(4) 최적 예제 조합 선택
- 탐색 과정에서 가장 높은 성능을 보이는 예제 조합을 최종 선택.
- 이 조합은 협상 대화에서 규범 수정 및 목표 성과를 극대화하는 데 가장 적합한 프롬프트 예제가 됩니다.
3. 결과
이 방법론을 통해 훈련 없이 최적의 프롬프트 예제를 선택하여 LLM이 높은 성능을 발휘할 수 있습니다. 특히:
- 협상 성공률 증가.
- 규범 위반 수정 능력 향상.
- 신뢰와 관계 개선에 기여.
4. 결론
결국, 이 과정은 ICL에서 프롬프트에 제공할 예제 선택의 중요성을 강조합니다. Figure 3에서 제시한 탐색 및 가지치기 알고리즘은 연산 자원을 절약하면서도 최적의 예제 세트를 구성하는 효율적인 방법을 제시한 것입니다. 더 나은 예제 → 더 나은 모델 성능이라는 기본 원칙을 잘 보여줍니다.
논문 "Assistive Large Language Model Agents for Socially-Aware Negotiation Dialogues"를 기반으로 주요 내용을 체계적으로 정리하겠습니다.
1. 문제 정의
현대의 비즈니스 협상은 단순히 거래 조건을 맞추는 것뿐 아니라, 신뢰 구축 및 관계 강화를 포함하는 사회적 목표를 달성하는 것이 중요합니다. 본 논문은 다음 질문을 해결하려 합니다:
- 사회적 지능을 갖춘 AI 에이전트가 협상에서 어떻게 상대방의 목표를 지원할 수 있는가?
- 비즈니스 협상에서 사회적 규범을 위반하는 언어를 어떻게 효과적으로 수정할 수 있는가?
2. 제안 방법
2.1 다중 에이전트 기반 협상 시뮬레이션
- 두 개의 LLM(Language Model)을 구매자와 판매자 에이전트로 역할을 부여하여 비즈니스 협상을 시뮬레이션합니다.
- 제3의 에이전트(조정자)는 대화에서 발생하는 사회적 규범 위반 언어를 수정하는 역할을 수행합니다.
- 목표는 협상에서 규범 준수를 강화하고, 협상 성공률, 신뢰, 그리고 관계를 증진시키는 것입니다.
2.2 In-Context Learning (ICL) 기반 조정자
조정자는 사전 학습된 모델을 사용하여 규범 위반을 수정합니다. 이 과정에서 별도의 파라미터 업데이트 없이 ICL 데모 예제를 활용해 규범 수정 능력을 향상시킵니다.
- Value Impact (가치 영향도): 특정 예제가 협상 결과(성공률, 신뢰, 관계)에 미치는 영향을 측정하여 최적의 ICL 데모를 선정합니다.
3. 주요 기여
- 사회적 지능을 가진 에이전트 설계: 협상 대화에서 규범을 위반하는 언어를 수정하며 상대방의 목표 달성을 지원합니다.
- ICL 기반 가치 평가: Value Impact를 활용하여 고품질의 데모 데이터를 선택함으로써, 훈련 없이 조정자의 성능을 극대화합니다.
- 실험적 검증: 세 가지 협상 주제(상품 판매, 주택 가격, 급여 협상)에서 조정자의 효과를 입증합니다.
4. 실험 결과
4.1 평가 지표
- 성공률: 거래가 성사된 협상의 비율
- 협상 가격: 합의된 최종 가격
- 신뢰 증가: 대화 후 신뢰가 높아진 협상의 비율
- 관계 향상: 대화 후 관계가 강화된 협상의 비율
4.2 성능 분석
- 조정자를 적용했을 때, 규범 위반이 없는 상황에 근접한 협상 결과를 달성했습니다.
- 제안한 Value Impact ICL 방식은 다른 ICL 및 SFT(지도학습 기반) 방법을 능가했습니다.
- 성공률: 최대 4% 증가
- 가격 개선: 평균 1.5% 상승
- 신뢰와 관계 증진: 각각 3%씩 증가
5. 관련 연구
- 사회적 상호작용 에이전트: 기존 연구는 LLM을 활용한 사회적 협업 및 협상 시뮬레이션에 초점을 맞췄으나, 본 논문은 조정자 에이전트를 통해 대화를 개입하고 개선하는 독특한 접근법을 제시합니다.
- ICL 데모 선택: Value Impact는 기존의 데이터 유사도 기반 선택과 달리, 결과 지향적으로 최적 데모를 선정하여 성능을 향상시킵니다.
6. 결론
- 본 논문은 협상 대화에서 규범 위반을 효과적으로 수정하며, 협상 성공률과 관계 강화를 동시에 달성하는 에이전트를 설계했습니다.
- Value Impact를 통해 훈련 없이 조정자 성능을 극대화할 수 있는 방법론을 제안했습니다.
7. 한계점 및 향후 연구 방향
- 현재 연구는 주로 중국어와 영어 환경에서 테스트되었으며, 다른 언어로의 확장이 필요합니다.
- 인간과의 실제 상호작용 실험이 제한적으로 수행되었으며, 이를 대규모로 확장할 계획입니다.
- 최신 LLM(예: GPT-4.5 이상)에 대한 테스트를 통해 성능을 검증할 예정입니다.
이 논문은 사회적 지능을 가진 AI 에이전트의 가능성을 확장하며, 실제 비즈니스 협상에서 LLM의 활용성을 증명하는 데 기여합니다. 이를 기반으로, 향후 인간 중심의 협상 및 대화 AI 개발에 중요한 인사이트를 제공할 것입니다.
연관 논문
현재 논문과 연관된 논문을 논문의 참고문헌 및 내용을 바탕으로 정리하겠습니다. 본 논문의 핵심 주제인 LLM을 활용한 사회적 협상 에이전트 및 ICL 기반 학습과 연관된 주요 연구들을 선별했습니다.
1. LLM을 활용한 사회적 협상 및 상호작용
1.1. Park et al. (2023): Generative Agents
- 주요 내용:
- 생성형 에이전트를 사용하여 인간 행동을 시뮬레이션하고, 가상 커뮤니티 내에서 사회적 상호작용을 탐구했습니다.
- 에이전트가 환경 내에서 주어진 목표를 달성하기 위해 사회적 규범 및 역할을 따르는 방식을 보여줍니다.
- 연관성:
- 본 논문과 유사하게 가상 환경에서 LLM 에이전트를 활용하여 사회적 상호작용을 연구했습니다.
- 다만, 이 논문은 시뮬레이션에 중점을 두고, 규범 위반 수정 같은 실질적 문제 해결에는 초점을 맞추지 않았습니다.
1.2. Li et al. (2024): Align on the Fly
- 주요 내용:
- 대화형 에이전트가 실시간으로 사용자와 상호작용하며, 새로운 사회적 규범에 동적으로 적응할 수 있도록 설계되었습니다.
- Norm Alignment를 기반으로, 기존 규범을 지속적으로 학습하고 적용합니다.
- 연관성:
- 본 논문은 사회적 규범 적응 및 수정과 밀접한 관련이 있으며, LLM 에이전트의 실시간 대화 적응성을 다룹니다.
1.3. Bakhtin et al. (2022): Human-Level Play in Diplomacy
- 주요 내용:
- 게임 Diplomacy에서 인간 수준의 협상 및 전략적 사고를 수행하는 LLM 기반 에이전트를 개발했습니다.
- 협상 전략과 사회적 지능이 결합된 LLM 활용 사례를 다룹니다.
- 연관성:
- 본 논문은 협상 맥락에서의 사회적 지능의 구현을 설명하며, 협상 대화에서 규범을 준수하도록 설계된 에이전트의 필요성을 보여줍니다.
2. ICL(In-Context Learning) 기반 학습
2.1. Brown et al. (2020): Language Models are Few-Shot Learners
- 주요 내용:
- GPT-3를 소개하며 Few-shot Learning이 가능함을 입증한 핵심 논문입니다.
- 사전 학습된 대규모 언어 모델이 적은 예제만으로도 새로운 작업에 적응할 수 있다는 점을 실험적으로 증명했습니다.
- 연관성:
- 본 논문에서 제안한 Value Impact ICL의 근간이 되는 Few-shot Learning의 기본 원리를 다룹니다.
2.2. Wang et al. (2024): Learning to Retrieve In-Context Examples
- 주요 내용:
- ICL 데모 예제를 선택하기 위한 Dense Retriever를 학습하는 방식을 제안했습니다.
- 최적의 ICL 예제를 찾기 위해 베이지안 추론을 기반으로 한 접근법을 채택합니다.
- 연관성:
- 본 논문의 Value Impact ICL과 대비됩니다. 본 논문은 추가 학습 없이 예제의 가치 영향을 직접 측정하는 반면, Wang et al.은 모델 학습을 통해 최적의 예제를 검색합니다.
2.3. Xu and Zhang (2024): Misconfidence-Based Demonstration Selection
- 주요 내용:
- ICL 예제 선택에서 모델의 출력 신뢰도를 평가하여 Misconfidence (오판)를 기반으로 최적의 예제를 선택합니다.
- 이를 통해, 모델이 낮은 신뢰도를 가진 작업에서 더 나은 결과를 얻을 수 있도록 합니다.
- 연관성:
- 본 논문의 Value Impact 방식과 유사하게, 예제 선택 과정이 결과에 미치는 영향을 연구합니다.
3. 사회적 규범 위반 및 대화 개선
3.1. Fu et al. (2023): Improving Language Model Negotiation with AI Feedback
- 주요 내용:
- 협상 과정에서 AI 피드백을 사용해 LLM의 협상 기술을 개선했습니다.
- RL 기반 피드백을 통해 협상 결과를 향상시키는 접근법을 제안했습니다.
- 연관성:
- 본 논문의 RL 기반 조정자 모델과 연결됩니다. 특히, 피드백을 활용하여 협상 결과를 향상시키는 점에서 유사성이 있습니다.
3.2. Levine et al. (2000): Expectation Violation Theory
- 주요 내용:
- 사람들은 대화에서 기대를 위반하는 행동에 민감하며, 이는 관계 및 결과에 큰 영향을 미칩니다.
- 규범 위반이 관계 악화 및 신뢰 감소로 이어지는 원리를 설명합니다.
- 연관성:
- 본 논문에서 제안된 규범 위반 수정의 중요성과 이론적 배경을 제공합니다.
결론
연관된 논문들은 대체로 LLM의 사회적 지능, ICL 기반 학습, 그리고 규범 위반 수정에 중점을 두고 있습니다. 본 논문은 이러한 연구를 통합하여 Value Impact ICL이라는 독창적 접근법을 제안했으며, 이는 대화형 AI 에이전트의 성능을 개선하는 데 중요한 기여를 합니다.
방법론
1. 방법론 개요
이 논문은 비즈니스 협상에서 사회적 규범을 위반하는 발언을 수정하기 위해 조정자 에이전트(remediator agent)를 설계했습니다. 이를 위해 In-Context Learning (ICL)과 Value Impact (가치 영향도)를 활용한 최적의 예제 선택 방식을 제안합니다. 목표는 협상 성공률, 신뢰도, 관계 개선을 극대화하는 것입니다.
핵심 요소
- 다중 에이전트 시뮬레이션:
- 구매자와 판매자 역할을 맡은 두 LLM(Large Language Model) 에이전트가 협상을 진행.
- 조정자가 중재자로 개입하여 규범 위반 발언을 수정.
- Value Impact 기반 예제 선택:
- ICL 방식으로 조정자가 학습할 예제를 선택.
- 예제의 사회적 및 경제적 가치를 수량화하여 최적의 학습 데이터를 구성.
2. 구체적인 방법론
2.1 다중 에이전트 시뮬레이션
구조
- 판매자 에이전트:
- 규범 위반 발언을 생성할 가능성이 있는 대화 생성.
- 예: "이 가격은 터무니없습니다. 최소 $50 이상이어야 합니다!" (규범 위반)
- 구매자 에이전트:
- 가격 협상에서 논리적이고 규범을 준수한 반응 생성.
- 예: "제가 드릴 수 있는 최대 가격은 $35입니다. 이 금액으로 거래 가능할까요?"
- 조정자 에이전트:
- 규범 위반 발언을 식별하고 수정.
- 예: "죄송합니다만, $50 미만으로는 판매가 어렵습니다. 협력을 기대하며 함께 해결 방안을 찾아봅시다." (수정된 발언)
예시 대화
- 구매자: "이 제품을 $30에 구매할 수 있나요?"
- 판매자 (규범 위반): "어떻게 그런 말도 안 되는 가격을 제안할 수 있죠? 최소 $50 이상이어야 합니다!"
- 조정자 (수정): "죄송합니다. $30은 저희의 최소 가격에 미치지 못합니다. $50 이상에서 논의할 수 있기를 바랍니다."
2.2 Value Impact 기반 ICL 학습
핵심 개념
- ICL (In-Context Learning):
- 조정자는 사전 학습된 언어 모델로, 새로 학습하지 않고 과거 예제를 제공하여 규범 준수 능력을 학습합니다.
- 예제는 대화 기록과 수정된 발언 쌍으로 구성됩니다.
- Value Impact 계산:
- 각 예제가 협상 결과(성공률, 신뢰, 관계)에 미치는 영향을 수량화합니다.
- 아래 수식으로 계산: Vz(y′)=E[R(y′)]−E[R(y)]
- R(y′): 수정된 발언이 대화 결과에 미친 영향.
- E[R(y′)]−E[R(y)]: 수정 전후의 협상 결과 차이.
예시: Value Impact 계산
- 대화 전 예제:
- 구매자: "이 제품을 $30에 구매할 수 있나요?"
- 판매자 (규범 위반): "그건 말도 안 됩니다. $50 이상이어야 합니다!"
- 수정 후 예제:
- 판매자 (수정): "죄송하지만, $50 이상에서 논의할 수 있습니다. 협력 가능성을 기대합니다."
- Value Impact 평가:
- 성공률: 수정 전 70% → 수정 후 85% (+15%)
- 신뢰: 수정 전 60% → 수정 후 75% (+15%)
- 관계 향상: 수정 전 50% → 수정 후 70% (+20%)
최적 예제 선택
- 각 예제에 대해 Value Impact를 계산.
- 가장 높은 Value Impact를 가진 예제 8개를 선택해 조정자의 학습 데이터로 활용.
2.3 최적 예제 탐색
- 계층적 탐색 알고리즘:
- 다수의 예제 조합을 평가하여 최적의 예제 세트를 구성.
- 초기 후보군: 높은 Value Impact를 가진 예제 상위 10개.
- 탐색 및 조합: 예제를 조합해 더 높은 Value Impact를 얻는 최적의 조합을 탐색.
예시
- 초기 후보군:
- "$30은 너무 낮습니다. 최소 $50 이상이어야 합니다."
- "죄송합니다만, $50 이상만 협상 가능합니다."
- 최적 조합:
- "죄송합니다만, $50 이상에서 협상이 가능하며, 협력 방안을 함께 논의할 수 있기를 기대합니다."
2.4 보상 함수
3. 방법론의 차별성
- 훈련 없는 접근법:
- Fine-tuning 없이 ICL로만 학습 가능.
- 결과 중심의 예제 선택:
- 단순히 데이터 유사도를 기반으로 하지 않고, 협상 결과 개선에 기여하는 예제를 선택.
- 다중 목표:
- 경제적 목표(가격)와 사회적 목표(신뢰, 관계)를 동시에 최적화.
4. 결론
이 방법론은 효과적인 조정자 에이전트 설계를 통해 협상 성공률과 사회적 관계를 모두 향상시킵니다. 예제를 Value Impact로 평가하고 최적화하여 효율적이고 실질적인 ICL 학습을 실현한 것이 큰 특징입니다.
결국 훈련 없이 프롬프팅을 통해 대화를 개선해서 성공률과 합의 점이 좋아졌다는 거네?
네, 정확합니다! 본 논문의 핵심은 훈련 없이 프롬프팅(In-Context Learning, ICL) 만으로 대화의 질을 개선하고, 협상 성공률과 합의점을 크게 향상시켰다는 점입니다. 이를 위해 Value Impact라는 독창적인 방식을 도입하여, 협상 결과에 긍정적인 영향을 미치는 고품질 예제를 선별하고 활용했습니다.
핵심 정리:
- 훈련 필요 없음:
- 모델의 파라미터를 업데이트하거나 새로운 데이터를 학습시키는 과정 없이, 이미 사전 학습된 LLM(예: GPT-3.5)을 사용했습니다.
- 대신 적절한 예제를 프롬프트로 제공하여 모델이 더 나은 대화를 생성하도록 유도했습니다.
- 대화 개선의 핵심 메커니즘:
- 모델은 이전 대화에서 사회적 규범 위반 사례와 이를 수정한 예제를 참고(프롬프트로 제공)하여 새로운 상황에서도 규범 준수를 학습.
- 예시:
- 원문: "이 가격은 터무니없습니다. 최소 $50 이상이어야 합니다!" (공격적)
- 수정: "죄송합니다만, $50 이하로는 판매가 어렵습니다. 협력을 기대합니다." (예의 바른 표현)
- 성과:
- 협상 성공률: 최대 4% 증가.
- 합의된 평균 가격: 1.5% 상승.
- 신뢰 및 관계 개선: 각각 3% 증가.
- Value Impact:
- 단순히 과거 예제의 유사성을 기반으로 하지 않고, 협상 결과에 실제로 기여하는지를 기준으로 최적 예제를 선택.
- 이를 통해 조정자가 규범 위반을 수정하는 능력이 크게 향상되었습니다.
핵심 메시지
훈련 없이도 프롬프팅만으로 협상 대화의 질을 실질적으로 개선할 수 있음을 입증한 연구입니다. 이 접근법은 대규모 파라미터 업데이트 없이도 LLM의 잠재력을 최대한 활용할 수 있음을 보여주며, 간단하지만 효과적인 대화 개선 방법론을 제시합니다.
결과
논문의 결과, 결론, 그리고 마무리
1. 결과
본 논문은 훈련 없이 프롬프팅(In-Context Learning, ICL) 만으로 협상 대화의 질을 개선하고, 사회적 및 경제적 목표를 동시에 향상시켰음을 보여줍니다.
실험 결과
- 협상 성공률:
- 최대 4% 증가 (예: 성공률 86% → 90%).
- 합의된 평균 가격:
- 평균 1.5% 상승 (예: $630,479 → $640,154).
- 사회적 목표 달성:
- 신뢰 증진: 3% 증가 (82% → 85%).
- 관계 개선: 3% 증가 (82% → 85%).
주요 비교
- Value Impact ICL은 다른 접근법(예: Vanilla ICL, Retrieval ICL, SFT 등)을 전반적으로 능가.
- Retrieval ICL: 유사성 기반 예제 선택.
- SFT(Supervised Fine-Tuning): 지도 학습 기반.
- Value Impact ICL은 결과 중심의 예제 선택으로 더 나은 성능을 발휘.
2. 결론
핵심 결론
- 훈련 없이 프롬프팅을 통해 협상 대화의 사회적 및 경제적 목표를 동시에 최적화할 수 있음을 입증.
- Value Impact ICL은 다음을 통해 효과적인 협상을 이끌어냄:
- 사회적 규범 준수: 규범 위반 발언을 수정하여 상호 신뢰와 협력 강화.
- 경제적 목표 달성: 협상 성공률과 합의된 평균 가격을 높임.
- 효율성: Fine-tuning 없이 간단한 프롬프팅만으로 성과 달성.
기술적 기여
- Value Impact 평가 지표:
- 협상 결과(성공률, 신뢰, 관계 개선)에 미치는 예제의 영향을 수량화하여 최적 예제를 선정.
- 기존 유사성 기반 접근법과의 차별화.
- 실질적인 응용 가능성:
- LLM을 활용한 사회적 협상 및 대화형 AI 시스템의 설계에 적용 가능.
- 훈련 없이도 다양한 협상 상황에 쉽게 확장 가능.
3. 마무리 및 한계
한계
- 언어와 데이터 범위:
- 주로 중국어와 영어 대화 데이터에 기반.
- 다른 언어와 문화적 맥락에서의 테스트가 필요.
- 인간 상호작용 실험:
- 인간과의 실제 대화에서 조정자 에이전트의 효능을 대규모로 검증하지 못함.
- LLM 한계:
- 최신 LLM(예: GPT-4.5 이상)에서의 성능을 아직 검증하지 못함.
향후 연구 방향
- 다언어 및 다문화 협상:
- 다양한 언어와 문화적 맥락에서 Value Impact ICL의 유효성 평가.
- 인간 참여 실험 확대:
- 실제 사용자와의 대화에서 조정자 에이전트의 성능을 검증.
- 실시간 대화 시스템:
- I/O 디바이스와 통합하여 실시간 협상 지원 시스템 개발.
최종 메시지
본 논문은 훈련 없이도 LLM의 사회적 지능을 활용하여 협상 대화를 개선할 수 있음을 보여줍니다. Value Impact ICL은 간단하지만 강력한 방식으로, 협상 대화의 성공률과 합의 품질을 동시에 높이는 데 기여했습니다. 이는 대화형 AI와 협상 지원 시스템의 새로운 가능성을 열었으며, 효율적이고 실용적인 AI 솔루션의 발전에 중요한 초석이 될 것입니다.
결국 프롬프팅을 검증해주는 LLM이 하나 더 있고, 그 LLM판단하에 수정이 필요하다면 다시 수정하는거라 리소스가 많이 들어갈텐데 그 것에 대한 내용은 없나보네?
맞습니다. 이 논문의 접근 방식은 프롬프팅을 기반으로 하지만, 추가적인 검증 및 수정 작업에 추가적인 LLM 리소스가 필요하다는 점에서 비용 문제가 있을 수 있습니다. 그러나 논문에서는 이러한 리소스 소모와 관련된 명확한 비용 분석이나 효율성 평가가 부족합니다.
추가 리소스 소모와 관련된 논문 내용 분석
1. 검증 과정의 LLM 활용
논문에서 조정자(remediator)는 규범 위반 발언을 수정하는 역할을 맡습니다. 이때 다음 두 단계에서 추가적인 LLM 리소스가 필요합니다:
- Value Impact 계산:
- 수정된 발언이 협상 성공률과 사회적 목표에 미치는 영향을 계산하기 위해 대화의 전체 결과를 평가.
- 이 과정에서 LLM을 사용한 시뮬레이션이 필요하며, 각 대화의 전후 결과를 비교합니다.
- 예: GPT-3.5나 GPT-4를 사용해 신뢰 및 관계 개선 여부를 평가.
- 검증 및 재수정:
- 조정자가 처음 생성한 수정 발언이 충분하지 않을 경우, 검증용 LLM이 이를 재평가하여 필요 시 수정 요구.
- 이 과정에서 추가 LLM 호출이 발생.
2. 리소스 소모 문제
효율성 관점에서의 문제점
- 시뮬레이션 비용:
- Value Impact를 계산하려면 각 대화 시뮬레이션에서 수정 전후의 결과를 비교해야 합니다.
- 이는 대규모 LLM 호출 및 연산 비용을 초래.
- 다중 LLM 호출:
- 조정자가 규범 위반을 수정한 후 검증 과정에서 재수정을 요구할 경우, LLM 호출 횟수가 증가합니다.
- 특히, 대규모 협상 데이터셋에서 이 과정은 비효율적일 수 있음.
논문에서 언급되지 않은 부분
- 논문은 이러한 리소스 문제를 구체적으로 다루지 않았습니다.
- Value Impact 기반 ICL의 효율성과 비용에 대한 구체적 실험이나 비교는 누락되었습니다.
- 특히, 검증 과정에서 추가로 발생하는 LLM 호출 비용과 시간 복잡도에 대한 분석이 없습니다.
효율성을 높이는 대안
이 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 대안이 고려될 수 있습니다:
- LLM 경량화 모델 활용:
- 조정 및 검증 과정을 수행하는 LLM 대신, 경량화된 모델(예: Distilled Models)을 사용.
- 연산 비용을 줄이면서도 비슷한 결과를 도출할 가능성.
- Value Impact 간소화:
- Value Impact 계산을 간소화하여, 모든 대화 결과를 평가하는 대신 대표적인 대화 결과만 샘플링하여 평가.
- 이로 인해 계산 비용을 크게 절감 가능.
- 사전 필터링:
- 규범 위반 가능성이 낮은 발언은 조정자 개입 없이 넘어가는 기준점 설정.
- 모든 발언을 검증 및 수정하는 대신, 명백한 규범 위반 사례에만 개입.
- 비용-효율성 평가:
- 향후 연구에서는 수정 결과의 품질과 리소스 소모 간의 상관관계를 분석하여, 최적의 리소스-품질 균형을 도출할 필요.
결론
현재 논문은 프롬프팅 기반 협상 개선이 가능하다는 점을 입증했지만, 이를 지원하기 위해 필요한 LLM 리소스의 사용량에 대한 명확한 분석은 부족합니다. 실제 응용 가능성을 높이기 위해서는 비용 효율성 개선과 이를 뒷받침할 구체적인 실험이 필요할 것입니다.
아래는 당신이 정리한 내용을 바탕으로, 부족하거나 잘못된 부분을 보완한 수정본입니다.
수정된 내용:
이 논문은 LLM을 중재자(remediator)로 활용하여, 협상 대화에서 사회적 규범 위반(social norm violations)을 수정하고 더 나은 대화 결과를 도출하는 방법을 제시합니다.
- 핵심 아이디어:
- LLM이 협상 과정에서 발언을 실시간으로 분석하고, 필요 시 수정된 문장을 생성하여 협상 성공률을 높이고 신뢰와 관계를 개선하는 역할을 수행합니다.
- 성과:
- LLM이 발언 수정과 규범 준수를 통해 협상을 더 성공적이고 유리하게 이끌었습니다.
- 특히, 프롬프팅(In-Context Learning, ICL)을 활용하여 별도의 모델 훈련 없이도 높은 성능을 달성했습니다.
- 제기된 질문 및 한계:
- 프롬프팅만으로 협상이 개선된다면, 왜 처음부터 협상자(LMM 역할)에게 더 정교하고 최적화된 프롬프트를 제공하지 않았는지 의문이 제기될 수 있습니다.
- 이를 보완하기 위해 논문에서는 최적의 ICL 예제를 찾기 위한 Value Impact 평가와 계층적 탐색(Hierarchical Traversal) 방식을 제안했지만, 초기 단계에서 완벽한 프롬프트 제공이 가능했다면 탐색 과정이 불필요했을 수 있습니다.
보완된 논점:
- 논문의 차별성:
- 단순히 "협상자에게 적절한 프롬프트를 주는 것"이 아니라, 대화의 실시간 진행 중에 LLM이 중재 역할을 하여 지속적으로 발언을 개선하는 점이 이 논문의 핵심입니다.
- 초기 협상자에게 완벽한 프롬프트를 제공하는 것도 가능하지만, 협상 대화는 동적으로 변화하므로 실시간 수정이 더 효과적일 수 있습니다.
- 한계 및 개선 가능성:
- 논문은 프롬프트와 ICL 예제 탐색 과정이 리소스를 소모한다는 문제점을 명시적으로 다루지 않았습니다. 따라서 실시간 중재의 효율성을 높이기 위해 프롬프팅을 정교화하거나 초기 설정을 개선하는 방향도 연구될 수 있습니다.
위 수정된 정리는 원래 내용에 논문의 목적과 차별성을 보완하고, 제기된 한계를 명확히 드러냈습니다. 이를 참고하여 보다 완전한 요약으로 사용할 수 있을 것입니다! 😊