图源:MIT News。https://news.mit.edu/2024/large-language-models-use-surprisingly-simple-mechanism-retrieve-stored-knowledge-0325


导语


计算社会科学通过计算模型和数据分析来探索社会结构、过程和行为,而社会模拟则提供了一个实验平台,可以在此平台上测试不同的干预措施,以识别那些在社会系统中产生期望效果的策略。现有的基于代理的模型虽然能够模拟个体行为及其相互作用,但在捕捉人类复杂行为和观点形成过程方面仍存在局限性。因此,如何增强这些LLM代理与人类行为的一致性成为一个亟待解决的问题。

本次分享,我们邀请到美国威斯康星大学麦迪逊分校计算机科学硕士和认知科学博士在读的Yun-Shiuan (Sean) Chuang。他将展示一个由大型语言模型(LLM)代理驱动的人工社会系统,该系统在社交媒体上进行辩论。Sean将介绍一种衡量这些LLM多代理系统人性化程度的方法,并展示受认知科学启发的策略,以增强这些代理与人类行为的一致性。通过这次分享,我们将探讨LLM代理在准确模拟人类社会观点动态中的潜力和局限性,为理解和预测社会行为提供新的视角和工具。

本期读书会时间为:7月20日10:00-12:00(周六),直播报名入口见后文。





该分享与读书会整体主题之间的关系




社会模拟、基于代理的模型(ABMs)、大型语言模型(LLM)代理以及它们在观点动态中的应用,与计算社会科学紧密相关,共同构成了理解和预测社会行为的新方法论。计算社会科学利用计算模型和数据分析来探索社会结构、过程和行为,而社会模拟提供了一个实验平台,可以在此平台上测试不同的干预措施,以识别那些在社会系统中产生期望效果的策略。现有基于代理的模型虽然能够模拟个体行为及其相互作用,但它们在捕捉人类复杂行为和观点形成过程方面存在局限性。因此,如何增强这些LLM代理与人类行为的一致性成为一个待解决的问题。




简介




一个模拟类似人类社会的系统拥有巨大的潜力,其应用范围从设计有说服力的错误信息纠正信息到策划成功的广告活动。在此次分享的研究项目中,我们使用大型语言模型(LLM)代理来驱动一个在社交媒体上进行辩论的人工社会。此外,我们提出了一种方法来衡量这些LLM多代理系统的类似人性,并展示了受认知科学启发的策略,以增强这些LLM代理与人类行为的一致性。总体而言,我们确定了使用LLM代理准确模拟人类社会观点动态的潜力和局限性。

参考论文:

  • [NAACL 2024] Simulating Opinion Dynamics with Networks of LLM-based Agents

  • [CogSci 2024] The Wisdom of Partisan Crowds: Comparing Collective Intelligence in Humans and LLM-based Agents

  • [Preprint] Beyond Demographics: Human-like LLM Agent Construction through Infusing Topic-Specific Opinions based on Belief Network





大纲



  1. 社会模拟:识别有效的干预措施

  2. 目标

  3. 现有基于代理的模型的局限性

  4. 项目1:我们能否开发基于人类行为的观点动态的ABMs(代理模型)?

  5. 项目2:大型语言模型(LLM)代理能否模拟观点动态?

  6. 项目3:LLM代理的观点动态是否类似人类?

  7. 项目4:如何使LLM代理的观点更类似人类





涉及到的关键知识概念



  

  1. LLM代理:LLM Agent

  2. 多智能体系统:Multi-agent System

  3. 社会模拟:Social Simulation

  4. 人类-人工智能对齐:Human-AI Alignments




主讲人




Yun-Shiuan (Sean) Chuang目前于美国威斯康星大学麦迪逊分校攻读计算机科学硕士和认知科学博士。研究重点是增强大型语言模型(LLMs)的人类-人工智能对齐,并创建类似人类的大语言模型代理。




直播信息




直播时间:

7月20日10:00-12:00(周六),直播报名入口见后文

参与方式:

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AI+Social Science读书会启动


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AI+Social Science:大模型怎样重塑社会科学 | 计算社会科学读书会第三季启动



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