Zespół badaczy stworzył zautomatyzowanego mediatora – strukturalny pipeline modeli LLM – który ma wspierać przygotowanie do negocjacji. Chodzi konkretnie o fazę pre-mediacji, czyli przygotowań poprzedzających bezpośrednią rozmowę między stronami. System rozkłada to zadanie na kilka specjalizowanych modułów: jeden prowadzi dialog, drugi przewiduje preferencje stron, trzeci krytykuje odpowiedzi, a czwarty tworzy strukturalne podsumowanie. Ta modularność jest kluczowa – pozwala system odzielić inference, generowanie i ewaluację, unikając problemów podejścia "jeden prompt na wszystko".
W kontrolowanych eksperymentach z udziałem ludzi porównano AI-owego mediatora z profesjonalnymi mediatorami w scenariuszach wieloaspektowych negocjacji. Wyniki są obiecujące: zautomatyzowany system osiągnął porównywalne wyniki na miarach samopoczucia uczestników, takich jak zaufanie do mediatora czy pewność w osiągnięciu korzystnego dla obu stron porozumienia. Co więcej, na zadaniu przewidywania preferencji system okazał się znacznie dokładniejszy – błąd RMSE był o 36 procent niższy. Druga faza badań wykazała, że precyzyjne dostrojenie promptów dodatkowo zmniejszyło problemy.
To ma duże znaczenie praktyczne. Pre-mediacja jest kluczowa dla udanych negocjacji, ale zwykle jej się omija ze względu na koszty, czas i niedostatek dostępu do wyszkolonych mediatorów. Zautomatyzowany system może zmienić tę dynamikę, czyniąc przygotowanie dostępnym dla znacznie szerszego grona – od biznesu po spory osobiste. Badanie pokazuje, że AI nie musi zastępować ludzi, ale może istotnie wspierać procesy decyzyjne i negocjacyjne na wcześniejszych etapach.