論文の概要: Emergence of human-like polarization among large language model agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05171v1
• Date: Thu, 09 Jan 2025 11:45:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-10 13:59:57.172550
• Title: Emergence of human-like polarization among large language model agents
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルエージェントにおけるヒト様分極の出現
• Authors: Jinghua Piao, Zhihong Lu, Chen Gao, Fengli Xu, Fernando P. Santos, Yong Li, James Evans,
• Abstract要約: 我々は、何千もの大規模言語モデルエージェントを含むネットワーク化されたシステムをシミュレートし、それらの社会的相互作用を発見し、人間のような偏極をもたらす。 人間とLLMエージェントの類似性は、社会的分極を増幅する能力に関する懸念を提起するだけでなく、それを緩和するための有効な戦略を特定するための貴重なテストベッドとして機能する可能性も持っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.622596148368906
• License:
• Abstract: Rapid advances in large language models (LLMs) have empowered autonomous agents to establish social relationships, communicate, and form shared and diverging opinions on political issues. Our understanding of their collective behaviours and underlying mechanisms remains incomplete, however, posing unexpected risks to human society. In this paper, we simulate a networked system involving thousands of large language model agents, discovering their social interactions, guided through LLM conversation, result in human-like polarization. We discover that these agents spontaneously develop their own social network with human-like properties, including homophilic clustering, but also shape their collective opinions through mechanisms observed in the real world, including the echo chamber effect. Similarities between humans and LLM agents -- encompassing behaviours, mechanisms, and emergent phenomena -- raise concerns about their capacity to amplify societal polarization, but also hold the potential to serve as a valuable testbed for identifying plausible strategies to mitigate polarization and its consequences.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩は、自律的なエージェントに社会的関係を確立し、コミュニケーションし、共有し、政治的問題について意見を交換する権限を与えている。 しかし、これらの集団行動とそのメカニズムの理解は、人間の社会に予期せぬリスクを生じさせることなく、いまだに不完全である。 本稿では,何千もの大規模言語モデルエージェントが関与するネットワークシステムをシミュレーションし,LLM会話を通して導かれる社会的相互作用を発見し,人間のような偏光をもたらす。 これらのエージェントは, 好気性クラスタリングを含む, 人為的な特性を持つ独自のソーシャルネットワークを自発的に構築すると同時に, エコーチャンバー効果を含む現実世界で観察されるメカニズムを通じて, 集団的意見を形成する。 人間とLLMエージェント(行動、メカニズム、創発的な現象を含む)の類似性は、社会的分極を増幅する能力に関する懸念を提起する一方で、分極を緩和するための有効な戦略と結果を特定するための貴重なテストベッドとして機能する可能性も持っている。

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