MERIT-Feedback verbessert Verhandlungsfähigkeiten von LLMs

Forscher haben ein neues Framework vorgestellt, das Large Language Models (LLMs) dabei unterstützt, Verhandlungen viel besser zu führen. Durch gezieltes Feedback, das auf Nutzenwerten basiert, lernen die Modelle, menschliche Präferenzen zu erkennen und strategisch zu handeln.

Der Kern des Ansatzes ist der Benchmark „AgoraBench“, der neun anspruchsvolle Szenarien abdeckt – von Täuschung bis zu Monopolstrukturen – und damit die bisher fehlende Tiefe in der strategischen Analyse von LLMs nachahmt. Zusätzlich wurden drei wirtschaftlich fundierte Metriken entwickelt: Agenten‑Nutzen, Verhandlungsmacht und Erwerbsquote, die die Übereinstimmung mit menschlichen Zielen messen.

Ein weiteres Highlight ist ein datengestützter Lernpfad, der LLMs sowohl durch Prompting als auch durch Feinabstimmung stärkt. In Experimenten zeigte sich, dass Standard‑LLM‑Strategien oft von menschlichen Erwartungen abweichen, während das neue System die Verhandlungsleistung deutlich steigert – tiefere Strategien und ein besseres Bewusstsein für den Gegner werden sichtbar.