マキャベリ的エージェントの調整：テスト時ポリシー整形による行動制御

この研究は、自己利益を追求するAIエージェントのアライメントという困難な問題に取り組み、高度化するAIシステムの安全な展開に不可欠です。提案されているテスト時ポリシー整形は、基盤となる意思決定プロセスを損なうことなく、エージェントの行動を誘導する新しい方法を提供します。