arXiv · AI· Jinyi Ye, Lei Cao, Ding Chen, Emilio Ferrara·· 7 小时前AI 评分32
LLM 社会模拟需通过鲁棒性审计支持科学结论
Stop Drawing Scientific Claims from LLM Social Simulations Without Robustness Audits
AI 导读
基于 LLM 的社会模拟中，细微架构扰动可使合作率偏移达 76 个百分点，证明结论需匹配鲁棒性审计标准。研究引入 TRAILS 分类体系，涵盖智能体、交互及系统三层设计。 调用者需将鲁棒性作为解释社会机制或评估干预措施的一阶验证要求。
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