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論文資訊
- 類型：已發表論文
- 日期：2026-03-12
摘要
大型語言模型（LLM）透過接觸大量線上文本，學習再現不同社會和文化群體的觀點和語言風格。這種能力顯示了一種強大的社會科學應用——模擬經驗上現實的、文化背景下的人類受試者。綜合人工智慧和計算社會科學的最新研究，我們概述了模擬人類受試者及其社會互動的方法基礎。然後，我們確定了目前模型的六個特徵，這些特徵可能會損害對人類受試者的真實模擬：偏見、一致性、非時間性、脫離身體、語言文化和外星智慧。對於每個領域，我們都討論了克服其相關缺點的有希望的方法。考慮到這些模型的變化率，我們主張持續進行人類受試者模擬的方法計劃，以跟上快速的技術進步，並警告對人類受試者數據的驗證對於確保模擬準確性仍然至關重要。