論文の概要: The Challenge of Using LLMs to Simulate Human Behavior: A Causal Inference Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15524v2
• Date: Tue, 21 Jan 2025 21:34:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-23 18:44:13.715952
• Title: The Challenge of Using LLMs to Simulate Human Behavior: A Causal Inference Perspective
• Title（参考訳）: LLMを用いた人間の行動シミュレーションの課題--因果推論の視点から
• Authors: George Gui, Olivier Toubia,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、人間の振る舞いをシミュレートする素晴らしい可能性を示している。 実験をシミュレートする上での根本的な課題を特定します。 LLMを模擬した被験者が実験設計に盲目である場合、治療のバリエーションは不特定変数に系統的に影響を及ぼす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.27624021966289597
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown impressive potential to simulate human behavior. We identify a fundamental challenge in using them to simulate experiments: when LLM-simulated subjects are blind to the experimental design (as is standard practice with human subjects), variations in treatment systematically affect unspecified variables that should remain constant, violating the unconfoundedness assumption. Using demand estimation as a context and an actual experiment as a benchmark, we show this can lead to implausible results. While confounding may in principle be addressed by controlling for covariates, this can compromise ecological validity in the context of LLM simulations: controlled covariates become artificially salient in the simulated decision process, which introduces focalism. This trade-off between unconfoundedness and ecological validity is usually absent in traditional experimental design and represents a unique challenge in LLM simulations. We formalize this challenge theoretically, showing it stems from ambiguous prompting strategies, and hence cannot be fully addressed by improving training data or by fine-tuning. Alternative approaches that unblind the experimental design to the LLM show promise. Our findings suggest that effectively leveraging LLMs for experimental simulations requires fundamentally rethinking established experimental design practices rather than simply adapting protocols developed for human subjects.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、人間の振る舞いをシミュレートする素晴らしい可能性を示している。 LLMを模擬した被験者が実験設計に盲目である場合(人体では標準的な慣行である)、治療のバリエーションは、一定であるべき不特定変数に体系的に影響を及ぼし、不定性仮定に違反する。 需要推定をコンテキストとして、実際の実験をベンチマークとして使用することにより、これは予測不可能な結果をもたらす可能性があることを示す。 コンバウンディングは、原則として共変量を制御することで対処できるが、これはLLMシミュレーションの文脈で生態学的妥当性を損なう可能性がある。 この不整合性と生態的妥当性のトレードオフは通常、従来の実験設計では欠落しており、LLMシミュレーションにおいてユニークな課題である。 我々は、この課題を理論的に定式化し、曖昧なプロンプト戦略に由来することを示し、それゆえ、トレーニングデータの改善や微調整によって完全に対処できないことを示す。 実験的な設計をLSMに開放する別のアプローチは、有望である。 実験シミュレーションにLLMを効果的に活用するには,人体に開発されたプロトコルを単に適応させるのではなく,確立した設計プラクティスを根本的に再考する必要があることが示唆された。

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