Seeing Is Not Deciding: Can Multimodal LLMs Act as Effective CEOs?
作者: Yuyang Dai, Xueqing Peng, Yuxia Wang, Preslav Nakov, Zhuohan Xie
分类: cs.AI
发布日期: 2026-08-06
备注: 25 pages
💡 一句话要点
提出C-SUITEBENCH以解决多模态决策中的信息整合问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 决策支持 视觉信息整合 大型语言模型 高管决策 C-SUITEBENCH 信息拥挤 自动化管理
📋 核心要点
- 现有的决策模型在处理多模态信息时存在局限，尤其是在高管决策场景中，缺乏有效的视觉信息整合能力。
- 本文提出C-SUITEBENCH基准，通过设计多模态决策任务，评估模型在视觉和文本信息结合下的决策表现。
- 实验结果显示，多模态输入在证据推理方面有显著提升，但也揭示了信息整合的复杂性，尤其在资源分配任务中表现不佳。
📝 摘要（中文）
大型语言模型越来越多地被应用于自主决策。然而，在高管商业决策中，现有基准仅限于文本设置，无法评估模型对视觉商业证据的感知和整合能力。为此，本文引入了C-SUITEBENCH，一个包含五个决策任务的多模态基准，评估九个前沿模型在CEO角色下的决策能力。结果表明，多模态输入在风险预测和董事会辩护方面显著提升了证据中心推理能力，但也发现了多模态整合悖论：视觉信息的加入反而降低了资源分配的有效性。这些发现揭示了视觉感知与受限行动之间的瓶颈，提示未来的高管AI系统需要选择性地进行视觉增强。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有多模态决策模型在高管决策中对视觉信息整合不足的问题。现有方法主要依赖文本信息，无法有效利用视觉证据。
核心思路：通过引入C-SUITEBENCH基准，设计包含文本和视觉信息的决策任务，评估模型在多模态条件下的表现，探索视觉信息对决策质量的影响。
技术框架：整体架构包括数据收集、任务设计、模型评估三个主要阶段。数据收集阶段涵盖50个场景，任务设计包括五个决策任务，模型评估则通过对比多模态与文本单一输入的表现。
关键创新：最重要的创新在于揭示了多模态信息整合的悖论，即视觉信息的加入在某些情况下反而降低了决策质量，尤其是在资源分配任务中。
关键设计：在实验中，采用了多种前沿模型进行评估，设置了不同的输入条件，并通过消融实验分析了信息拥挤对决策效果的影响。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，多模态输入在风险预测和董事会辩护任务中显著提升了证据中心推理能力，尤其在这些任务中，模型的表现提升幅度最大。然而，视觉信息的加入在资源分配任务中却导致了决策质量的下降，揭示了多模态整合的复杂性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用场景包括企业决策支持系统、智能助手和自动化管理工具等。通过优化多模态信息的整合策略，可以提升高管决策的质量和效率，推动智能决策系统的发展。
📄 摘要（原文）
Large language models are increasingly applied as autonomous decision-making agents. However, in executive business decisions, existing benchmarks are limited to textonly settings. This makes it unclear whether models can perceive visual business evidence and effectively integrate it to improve decision quality. We introduce C-SUITEBENCH, a controlled multimodal benchmark that includes five decision tasks under paired text-only and multimodal conditions across 50 scenarios. We place nine frontier models in the role of a chief executive officer and evaluate their decision-making ability. Multimodal inputs consistently improve evidence-centric reasoning, with the largest and most reliable gains appearing in risk forecasting and board-facing justification. However, we uncover a multimodal integration paradox: adding visual business information degrades constrained resource allocation for all nine models, even as visual grounding itself improves. Ablation experiments reveal that this failure emerges from signal crowding, although each visual channel helps individually, their combination disrupts constraint satisfaction during decoding. These findings demonstrate that visual perception and constrained action are separable bottlenecks in multimodal agents, and that indiscriminate visual augmentation can harm high-stakes decision making, motivating selective grounding strategies for future executive AI systems.