LLMにおける人間の経済的リスク選好の評価と調整

大規模言語モデル（LLM）はリスク評価を伴う意思決定シナリオでますます利用されていますが、人間の経済的合理性との整合性は明確ではありません。本研究では、LLMが異なるペルソナに基づく人間の期待に沿ったリスク選好を示すかどうかを調査します。具体的には、LLM生成の応答が個々のペルソナに応じた適切なリスク回避またはリスク追求の行動を反映しているかを評価します。結果は、単純化された個別化リスク文脈ではLLMが合理的な意思決定を行う一方で、より複雑な経済的意思決定課題では性能が低下することを明らかにしました。これを改善するために、ペルソナ特有のリスク選好に対するLLMの順守を高める調整手法を提案します。本手法はリスク関連の応用におけるLLMの経済的合理性を向上させ、人間により適合したAI意思決定への一歩を示します。