論文の概要: Integrating LLM in Agent-Based Social Simulation: Opportunities and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.19364v1
• Date: Fri, 25 Jul 2025 15:15:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-28 16:16:49.014027
• Title: Integrating LLM in Agent-Based Social Simulation: Opportunities and Challenges
• Title（参考訳）: エージェント型社会シミュレーションにおけるLCMの統合 : 機会と課題
• Authors: Patrick Taillandier, Jean Daniel Zucker, Arnaud Grignard, Benoit Gaudou, Nghi Quang Huynh, Alexis Drogoul,
• Abstract要約: 本稿では,人間の認知の重要な側面を再現する大規模言語モデルの能力に関する最近の知見をレビューする。 第2部はマルチエージェント・シミュレーション・フレームワークにおけるLLMの新しい応用について調査している。 この論文は、従来のエージェントベースモデリングプラットフォームにLLMを統合するハイブリッドアプローチを提唱することで締めくくっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7739037410679168
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This position paper examines the use of Large Language Models (LLMs) in social simulation, analyzing both their potential and their limitations from a computational social science perspective. The first part reviews recent findings on the ability of LLMs to replicate key aspects of human cognition, including Theory of Mind reasoning and social inference, while also highlighting significant limitations such as cognitive biases, lack of true understanding, and inconsistencies in behavior. The second part surveys emerging applications of LLMs in multi-agent simulation frameworks, focusing on system architectures, scale, and validation strategies. Notable projects such as Generative Agents (Smallville) and AgentSociety are discussed in terms of their design choices, empirical grounding, and methodological innovations. Particular attention is given to the challenges of behavioral fidelity, calibration, and reproducibility in large-scale LLM-driven simulations. The final section distinguishes between contexts where LLMs, like other black-box systems, offer direct value-such as interactive simulations and serious games-and those where their use is more problematic, notably in explanatory or predictive modeling. The paper concludes by advocating for hybrid approaches that integrate LLMs into traditional agent-based modeling platforms (GAMA, Netlogo, etc), enabling modelers to combine the expressive flexibility of language-based reasoning with the transparency and analytical rigor of classical rule-based systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,社会シミュレーションにおけるLarge Language Models (LLM) の利用について検討し,その可能性と限界を計算社会科学の観点から分析する。 第1部では、認知的バイアス、真の理解の欠如、行動の不整合など、人間の認知の重要な側面を再現するLLMの能力に関する最近の知見をレビューしている。 第2部では、システムアーキテクチャ、スケール、バリデーション戦略に焦点を当てたマルチエージェント・シミュレーション・フレームワークにおけるLLMの新しい応用について調査している。 ジェネレーティブ・エージェント (Smallville) やエージェント・ソシエティ (AgentSociety) といった著名なプロジェクトは、設計選択、経験的基盤、方法論的革新の観点から議論されている。 大規模LLMシミュレーションにおける挙動の忠実度,キャリブレーション,再現性の課題に特に注意が払われる。 最終節は、他のブラックボックスシステムと同様に、LCMがインタラクティブなシミュレーションや真剣なゲームのような直接的な価値を提供するコンテキストと、説明的または予測的モデリングにおいて特にそれらがより問題となるコンテキストとを区別する。 本稿では、従来のエージェントベースモデリングプラットフォーム(GAMA、Netlogoなど)にLLMを統合するハイブリッドアプローチを提唱し、言語ベースの推論の表現的柔軟性と古典的なルールベースのシステムの透明性と分析的厳密さを組み合わせられるようにした。

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