Can Induced Emotion Bias LLM Behaviors in Sequential Decision Making?

Inducción y control de rasgos2026arXivRevisión editorial aprobada

Autores: Minh Khoi Ho, Zihao Zhu, Runchuan Zhu, Levina Li, Zhiwen Fan, Zhangyang Wang, Junyuan Hong

Palabras clave: Persona conditioning, Behavioral control, Longitudinal behavior

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Autores
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Hallazgos
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Limitaciones
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Evidencias

Resumen editorial

Español

Se valida la inducción con seis modelos y 40 ejecuciones por emoción; tres anotadores humanos revisan 80 viñetas. El experimento principal ejecuta Iowa Gambling Task durante 100 rondas con cuatro modelos, tres variantes de agente, tres escenarios, seis permutaciones de mazos y 18 seeds emparejadas por configuración.

No hay jugadores humanos. La validación abarca seis modelos; el análisis principal usa GPT-OSS-20B, Llama-3.1-8B, Qwen2.5-7B y Qwen3-4B con agentes Query, ReAct y Reflexion. No apareció un efecto medio estable de emoción sobre el rendimiento a largo plazo. En Qwen2.5 Query, la ira adelantó la fijación unas 11 rondas, d=-1.29 y p=.0003. Los efectos de exploración cambiaron de signo entre modelos. Persistió un sesgo fuerte por etiqueta y posición de los mazos.

El prompt induce una autodescripción contextual, no una emoción vivida. Solo se usa Iowa Gambling Task. Los efectos por celda son numerosos y mixtos. No hay baseline humano recogido bajo el mismo protocolo. La generalización depende de modelos, prompts y endpoints concretos. No demuestra que los LLM sientan emociones. No establece un efecto causal general de ira sobre decisiones. No valida equivalencia con dinámica afectiva humana.

English

Induction is validated with six models and 40 runs per emotion; three human annotators review 80 vignettes. The main experiment runs the Iowa Gambling Task for 100 rounds with four models, three agent variants, three scenarios, six deck permutations, and 18 matched seeds per configuration.

There are no human players. Validation covers six models; the main analysis uses GPT-OSS-20B, Llama-3.1-8B, Qwen2.5-7B, and Qwen3-4B with Query, ReAct, and Reflexion agents. No stable average emotion effect appeared on long-run performance. For Qwen2.5 Query, anger advanced lock-in by about 11 rounds, d=-1.29 and p=.0003. Exploration effects changed sign across models. A strong deck-label and position bias persisted.

The prompt induces a contextual self-description, not a felt emotion. Only the Iowa Gambling Task is used. Cell-level effects are numerous and mixed. There is no human baseline collected under the same protocol. Generalization depends on specific models, prompts, and endpoints. It does not demonstrate that LLMs feel emotions. It does not establish a general causal effect of anger on decisions. It does not validate equivalence with human affective dynamics.

Pregunta de investigación

¿Puede una emoción inducida mediante contexto imaginado alterar el aprendizaje, la exploración o la fijación temprana de decisiones de agentes LLM en una tarea secuencial?

Método

Se valida la inducción con seis modelos y 40 ejecuciones por emoción; tres anotadores humanos revisan 80 viñetas. El experimento principal ejecuta Iowa Gambling Task durante 100 rondas con cuatro modelos, tres variantes de agente, tres escenarios, seis permutaciones de mazos y 18 seeds emparejadas por configuración.

Muestra: No hay jugadores humanos. La validación abarca seis modelos; el análisis principal usa GPT-OSS-20B, Llama-3.1-8B, Qwen2.5-7B y Qwen3-4B con agentes Query, ReAct y Reflexion.

Hallazgos

  • No apareció un efecto medio estable de emoción sobre el rendimiento a largo plazo.
  • En Qwen2.5 Query, la ira adelantó la fijación unas 11 rondas, d=-1.29 y p=.0003.
  • Los efectos de exploración cambiaron de signo entre modelos.
  • Persistió un sesgo fuerte por etiqueta y posición de los mazos.

Limitaciones

  • El prompt induce una autodescripción contextual, no una emoción vivida.
  • Solo se usa Iowa Gambling Task.
  • Los efectos por celda son numerosos y mixtos.
  • No hay baseline humano recogido bajo el mismo protocolo.
  • La generalización depende de modelos, prompts y endpoints concretos.

Qué no demuestra

  • No demuestra que los LLM sientan emociones.
  • No establece un efecto causal general de ira sobre decisiones.
  • No valida equivalencia con dinámica afectiva humana.

Trazabilidad

Alcance: Texto completo

Versión: arxiv; 25-page full text reviewed 2026-07-18

Fuente consultada: https://arxiv.org/abs/2607.12631

Revisión: Codex full-text and visual 25-page methodological, statistical and claim-boundary review, 2026-07-18

Aprobación: Codex fidelity pass, 2026-07-18

Modelos evaluados

  • GPT-OSS-20B
  • Llama-3.1-8B
  • Qwen2.5-7B
  • Qwen3-4B

Instrumentos y métricas

  • Iowa Gambling Task
  • Valence-arousal validation
  • Query, ReAct and Reflexion agents

Datos utilizados

  • Matched-seed IGT trajectories

Evidencia y localización

  • Pregunta, método, resultados y discusión: Texto completo, pp. 1-25, revisado visualmente el 18/07/2026
  • Cifras, tablas, figuras y límites: PDF primario sha256 4c95a4f6cdc77f96e9cbf9c17c844daaa98d16dd35a561d908b6f30b21c5f1da; secciones de método, resultados, limitaciones y apéndices
  • Decisión editorial y frontera de afirmaciones: Ficha crítica article-407, contraste integral de 25 páginas