谈判的语言：LLM谈判中的语言效应

谈判是社会智能的核心组成部分，要求Agent在策略推理、合作与社会规范之间取得平衡。近期工作表明LLM能够进行多轮谈判，但几乎所有评测都只在英语下进行。我们利用最后通牒、买卖和资源交换博弈中的受控多Agent仿真，在所有条件下保持博弈规则、模型参数和激励不变，系统分离英语与四种印度语言表述（印地语、旁遮普语、古吉拉特语、马尔瓦里语）之间的语言效应。我们发现，语言选择对结果的改变可以强于更换模型，能逆转提议者优势并重新分配剩余。关键的是，效应依赖于任务：印度语言降低了分配型博弈的稳定性，却在整合型情境中引发更丰富的探索。我们的结果表明，仅在英语下评测LLM谈判会得出不完整且可能误导性的结论。这些发现警示不要只以英语评测LLM，并表明具有文化意识的评测对公平部署至关重要。