大規模言語モデル（LLM）の意思決定特性を理解することは、人工知能技術の発展において重要な課題となっている。本研究では、行動経済学の基礎理論であるプロスペクト理論の枠組みを用いて、LLMの意思決定パターンを実験的に検証した。実験結果は、LLMの意思決定特性が人間とは異なる独特のパターンを示すことを明らかにした。具体的には、損失領域においては人間の意思決定に近い特性を示す一方で、利得領域では極端に歪んだパターンを示した。これらの結果は、LLMが人間とは質的に異なる意思決定メカニズムを持つことを示唆しており、LLMの意思決定特性の理解と制御に重要な示唆を与えるものである。

人工知能技術の急速な発展に伴い、大規模言語モデル（LLM）は様々な意思決定タスクに活用され始めつつある[1,2,3,4]。しかし、これらのモデルがどのような意思決定特性を持つのか、また、それが人間の意思決定とどのように異なるのかについては、まだ十分に理解されていない。行動経済学におけるプロスペクト理論[5]は、不確実性下での人間の意思決定を説明する最も影響力のある理論の一つとして知られている。例えば、図1のように、利得が発生する1a)と1b)の選択肢を提示された場合、人間はリスク回避の1a)を選び易い。一方で、損失が発生する2a)と2b)ではリスク嗜好の2b)を選びやすくなる。プロスペクト理論ではこの利得と損失の非対称性を価値関数として表現し、また人間が低確率を過大に評価し(少ない可能性に賭けてしまう）、高確率を過小に評価する（100%でないことを嫌う）特徴を確率過重関数として表現している。本研究では、このプロスペクト理論の枠組みを用いて、LLMの意思決定特性を実験的に検証した。特に注目すべき点は、LLMが損失領域と利得領域で顕著に異なる特性を示すことである。従来の研究では、人間の意思決定において損失回避性が観察されることが知られているが、LLMではこれとは異なるパターンが観察された。具体的には、損失領域では人間に近い意思決定パターンを示す一方で、利得領域では極端に歪んだ評価パターンを示すことが明らかになった。このような非対称性は、LLMの学習過程や意思決定メカニズムに関する重要な示唆を与えるものである。また、これらの知見は、LLMを実際の意思決定タスクに適用する際の重要な考慮事項となりうる。本研究では、これらの実験結果を詳細に分析し、LLMの意思決定特性の理解を深めるとともに、その実践的含意について議論する。