arXiv cs.AI· James Mooney, Josef Woldense, Zheng Robert Jia, Shirley Anugrah Hayati, My Ha Nguyen, Vipul Raheja, Dongyeop Kang·· 3 天前AI 评分41
LLM 智能体行为是否自洽？面向社会模拟的 Latent Profiling 方法
Are LLM Agents Behaviorally Coherent? A Latent Profiling Approach for Social Simulation
AI 导读
研究提出 Latent Profiling 框架，用于检验 LLM 智能体的行为自洽性——其对话行为是否如人类行为模型所预测的那样，由短问卷elicited出的自身潜在画像所决定。在九个开源模型上测试了关于偏好、开放性和一致性的六项假设，结果显示智能体虽能复现表层趋势，却在深度测试中系统性失败：即便个体回答看似像人，它们也并不行为自洽。
正文 · AI 翻译
摘要：LLM 智能体越来越多地被提议作为社会科学研究中人类参与者的替代品，其依据通常是其调查回答与所代表的人类相匹配。我们认为，这种输出层面的对齐还不够。借鉴行为科学，我们提出潜在画像（Latent Profiling），一个用于测试行为一致性的框架：智能体的对话行为是否如人类行为模型所预测的那样，由其通过简短调查引出的自身潜在画像所决定。作为案例研究，我们在九个开放模型上检验了关于偏好、开放性和一致性的六个假设。智能体再现了表面趋势，但在深度测试中系统性地失败：它们并不具有行为一致性，即使其个体回答看起来像人类。因此，潜在画像为 LLM 的行为科学提供了一种有理论基础的测量工具。
| 评论： | 19 页。项目页面：此 https URL |
| 主题： | 人工智能（cs.AI）；计算与语言（cs.CL）；机器学习（cs.LG） |
| 引用为： | arXiv:2509.03736 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2509.03736v3 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2509.03736 arXiv 颁发的 DOI，经由 DataCite |
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来源：arXiv cs.AI · arxiv.org