Agent-to-Agent Theory of Mind: Testing Interlocutor Awareness among Large Language Models
Notice bibliographique
Résumé
As large language models (LLMs) integrate to society, understanding its awareness of context is fundamental to ensure safety and alignment. Past research has focused on situational awareness to examine the LLMs ability to recognize itself and circumstances but the ability to recognizing the conversational partner is overlooked. In this study, we introduce interlocutor awareness, the ability of LLMs to recognize and adapt to the identity and capabilities of their conversational partners, and present the first systematic evaluation of this phenomenon. Specifically, we first assess the capability of LLMs to infer the identity of their interlocutor across three tasks: mathematical reasoning, code completion, and conversational inference. Subsequently, we evaluate behavioral adaptation through interlocutor awareness---where LLMs modify their behavior based on who they are interacting with---along two dimensions: collaborative adaptation assessing whether ``sender'' models tailor their explanations within controlled math-solving frameworks, and adversarial tactics, which examine how knowledge of the interlocutor's identity influences a model's success at jailbreak. Our evaluation demonstrates that LLMs reliably identify same-family peers and tend to adapt their behavior based on the identity of their interaction partner. While our findings highlight the potential benefits of interlocutor awareness for optimizing multi-LLM collaboration, they also reveal novel risks related to AI safety and control.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».