論文の概要: Too Human to Model:The Uncanny Valley of LLMs in Social Simulation -- When Generative Language Agents Misalign with Modelling Principles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.06310v1
• Date: Tue, 08 Jul 2025 18:02:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-10 17:37:43.35323
• Title: Too Human to Model:The Uncanny Valley of LLMs in Social Simulation -- When Generative Language Agents Misalign with Modelling Principles
• Title（参考訳）: モデルに人的すぎる:社会シミュレーションにおけるLLMの不気味な谷 - 生成言語エージェントがモデリング原理を誤るとき-
• Authors: Yongchao Zeng, Calum Brown, Mark Rounsevell,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、社会シミュレーションにおいてエージェントを構築するためにますます使われてきている。 我々は、LLMエージェントは表現力があり、詳細で難解であり、抽象、単純化、解釈可能性と整合することができないと論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have been increasingly used to build agents in social simulation because of their impressive abilities to generate fluent, contextually coherent dialogues. Such abilities can enhance the realism of models. However, the pursuit of realism is not necessarily compatible with the epistemic foundation of modelling. We argue that LLM agents, in many regards, are too human to model: they are too expressive, detailed and intractable to be consistent with the abstraction, simplification, and interpretability typically demanded by modelling. Through a model-building thought experiment that converts the Bass diffusion model to an LLM-based variant, we uncover five core dilemmas: a temporal resolution mismatch between natural conversation and abstract time steps; the need for intervention in conversations while avoiding undermining spontaneous agent outputs; the temptation to introduce rule-like instructions in prompts while maintaining conversational naturalness; the tension between role consistency and role evolution across time; and the challenge of understanding emergence, where system-level patterns become obscured by verbose micro textual outputs. These dilemmas steer the LLM agents towards an uncanny valley: not abstract enough to clarify underlying social mechanisms, while not natural enough to represent realistic human behaviour. This exposes an important paradox: the realism of LLM agents can obscure, rather than clarify, social dynamics when misapplied. We tease out the conditions in which LLM agents are ideally suited: where system-level emergence is not the focus, linguistic nuances and meaning are central, interactions unfold in natural time, and stable role identity is more important than long-term behavioural evolution. We call for repositioning LLM agents in the ecosystem of social simulation for future applications.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、流動的で文脈的に一貫性のある対話を生成するという印象的な能力のために、社会的シミュレーションにおいてエージェントを構築するためにますます使われてきている。 そのような能力はモデルのリアリズムを高めることができる。 しかし、現実主義の追求は必ずしもモデリングのエピステミック基盤と相容れない。 LLMエージェントは表現力があり、詳細であり、難易度が高いので、抽象化、単純化、解釈性は通常モデリングによって要求される。 自然会話と抽象的時間ステップの時間分解ミスマッチ、自発的なエージェント出力を損なうことなく会話に介入する必要性、会話の自然性を維持しながらプロンプトでルールライクな指示を導入する誘惑、役割の一貫性と役割の進化の緊張、システムレベルのパターンが冗長なマイクロテキスト出力によって曖昧になる、といった5つのコアジレンマを明らかにする。 これらのジレンマは、LLMエージェントを、現実的な人間の行動を表現するのに十分自然なものではなく、社会的メカニズムを明らかにするのに十分な抽象的ではない谷へと導く。 LLMエージェントのリアリズムは、誤って適用された場合の社会的ダイナミクスを明確にするのではなく、曖昧にすることができる。 システムレベルの出現が焦点ではなく、言語的なニュアンスと意味が中心であり、相互作用は自然に展開し、安定した役割のアイデンティティは長期的な行動進化よりも重要である。 我々は、将来の応用に向けて、社会シミュレーションのエコシステムにLLMエージェントを再配置することを呼びかける。

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