Let's Roleplay: Examining LLM Alignment in Collaborative Dialogues

📄 arXiv: 2509.05882v1 📥 PDF

作者: Abhijnan Nath, Carine Graff, Nikhil Krishnaswamy

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-09-07

💡 一句话要点

提出基于角色扮演的LLM对齐评估框架，提升多方对话协作中的决策质量

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 人机协作 多方对话 对齐方法 角色扮演 反事实评估 摩擦智能体

📋 核心要点

  1. 现有LLM对齐方法主要针对单用户场景，忽略了多方交互中长期动态变化带来的挑战。
  2. 论文提出一种基于角色扮演的评估框架，通过引入“摩擦智能体”干预对话，促使群体反思决策。
  3. 实验结果表明，摩擦感知对齐方法在提升群体共识和任务结果正确性方面显著优于传统对齐基线。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）融入各种工作流程，它们越来越多地被视为人类的“合作者”。为了确保这些AI合作者的可靠性，必须在部署前对其多轮交互行为进行预测、验证和确认。常见的对齐技术通常在简化的单用户设置下开发，没有考虑到长期多方交互的动态性。本文研究了不同的对齐方法如何影响LLM智能体在多轮、多方协作中作为伙伴的有效性。我们通过摩擦智能体的视角来研究这个问题，这些智能体干预群体对话，鼓励协作群体放慢速度并反思其决策推理。使用角色扮演方法，我们评估了不同训练的摩擦智能体在协作任务对话中的干预效果。我们提出了一种新颖的反事实评估框架，用于量化摩擦干预如何改变群体协作和信念对齐的轨迹。结果表明，在帮助达成共识（或商定的任务相关命题）和任务结果的正确性方面，摩擦感知方法明显优于常见的对齐基线。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLMs）对齐方法主要关注单用户场景，缺乏对多方协作对话中长期交互动态性的有效建模和评估。在多人协作环境中，LLM需要能够理解和影响群体决策过程，但现有方法难以保证LLM在复杂交互中的可靠性和可预测性。因此，如何评估和提升LLM在多方协作对话中的对齐效果是一个关键问题。

核心思路：论文的核心思路是通过引入“摩擦智能体”来干预群体对话，促使参与者放慢速度并反思其推理过程。这种干预旨在帮助群体成员更好地理解彼此的观点，从而达成更准确的共识和更优的任务结果。通过评估不同对齐方法的摩擦智能体在协作任务中的表现，可以更全面地了解其在多方交互中的有效性。

技术框架：论文提出了一个基于角色扮演的评估框架，该框架包含以下主要模块：1) 协作任务环境：模拟真实的多人协作场景，例如决策制定或问题解决。2) 摩擦智能体：扮演特定的角色，通过在对话中插入问题或建议来干预群体讨论。3) 对齐方法：使用不同的对齐技术训练摩擦智能体，例如指令微调或强化学习。4) 反事实评估：量化摩擦干预对群体协作轨迹和信念对齐的影响。整体流程是，首先让多个参与者在协作任务环境中进行对话，然后由摩擦智能体在特定时刻进行干预，最后通过反事实评估来分析干预的效果。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了一个新颖的反事实评估框架，用于量化摩擦干预对群体协作和信念对齐的影响。该框架能够评估不同对齐方法在多方交互中的有效性，并揭示其在提升群体共识和任务结果正确性方面的潜力。此外，引入“摩擦智能体”的概念也为研究LLM在协作环境中的作用提供了一种新的视角。

关键设计：在实验中，论文使用了不同的对齐方法来训练摩擦智能体，包括指令微调和强化学习。对于反事实评估，论文设计了一系列指标来衡量群体协作的轨迹变化和信念对齐程度，例如共识达成速度和任务结果的准确性。具体的参数设置和网络结构取决于所使用的对齐方法，但核心目标是使摩擦智能体能够有效地干预群体对话，并促使参与者进行更深入的思考。

📊 实验亮点

实验结果表明，摩擦感知方法在帮助达成共识和任务结果的正确性方面明显优于常见的对齐基线。具体来说，摩擦感知智能体能够更有效地促使群体成员反思其推理过程，从而减少错误决策的发生。通过反事实评估，论文量化了摩擦干预对群体协作轨迹和信念对齐的影响，证明了其在提升多方协作效果方面的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要人机协作的场景，例如在线教育、团队决策、客户服务等。通过部署能够有效干预和引导对话的LLM智能体，可以提升协作效率、改善决策质量，并促进知识共享。未来，该研究可以进一步扩展到更复杂的协作环境，例如跨文化交流和多语言协作。

📄 摘要（原文）

As Large Language Models (LLMs) integrate into diverse workflows, they are increasingly being considered "collaborators" with humans. If such AI collaborators are to be reliable, their behavior over multiturn interactions must be predictable, validated and verified before deployment. Common alignment techniques are typically developed under simplified single-user settings and do not account for the dynamics of long-horizon multiparty interactions. This paper examines how different alignment methods affect LLM agents' effectiveness as partners in multiturn, multiparty collaborations. We study this question through the lens of friction agents that intervene in group dialogues to encourage the collaborative group to slow down and reflect upon their reasoning for deliberative decision-making. Using a roleplay methodology, we evaluate interventions from differently-trained friction agents in collaborative task conversations. We propose a novel counterfactual evaluation framework that quantifies how friction interventions change the trajectory of group collaboration and belief alignment. Our results show that a friction-aware approach significantly outperforms common alignment baselines in helping both convergence to a common ground, or agreed-upon task-relevant propositions, and correctness of task outcomes.