Persuasion, Cooperation, and Deception in LLM-Based Agents

Worum geht's

Du lernst, wie KI-Agenten auf Basis großer Sprachmodelle in sozialen und strategischen Mehragentenumgebungen agieren, kommunizieren und sich verhalten. Am Ende kannst Du empirische Studien planen und durchführen, Agenten implementieren und analysieren sowie Schlussfolgerungen zu Einflussfaktoren wie Prompting, Interaktionsprotokollen und Feedback ziehen.

Was du danach kannst

• Forschungsfrage zu Agentenverhalten formulieren
• Experimentelles Setup für LLM-basierte Agenten entwerfen und implementieren
• Computational-Social-Science-Methoden auf Agenteninteraktionen anwenden
• Empirische Ergebnisse analysieren und interpretieren
• Ethische, gesellschaftliche und Governance-Aspekte kritisch reflektieren
• Ergebnisse schriftlich und mündlich wissenschaftlich präsentieren

Aus was das Modul besteht

• SeminarTheoretische Grundlagen, Fallstudien und kritische Debatten; Gastvorträge
• Praktische ÜbungenHands-on-Training mit Code, Implementierung und Datenanalyse
• ProjektarbeitEigenständige empirische Untersuchung von LLM-Agenten im Spielumfeld

Lehrmethode

• Interaktive SeminareVermittlung von Theorie, Diskussion und Kontextwissen
• Praktische ÜbungenUmsetzung technischer Fertigkeiten, Coding und Datenarbeit
• Gruppen- und EinzelarbeitEntwicklung von Projekten und Stärkung technischer/analytischer Fähigkeiten