數位孿生結合 LLM：短影音平台政策模擬與評估新框架

背景與挑戰

短影音平台如 TikTok、Instagram Reels、快手等，已成為全球主要的線上媒體形態，使用者規模達數十億。平台政策、創作者激勵與使用者行為在平台內形成閉環回饋，任何政策變動都會重新塑造資料生成過程，使得在實際環境中評估新政策的影響變得相當困難。尤其在 AI 工具介入內容生成與推薦決策後，回饋迴路更為複雜，傳統的線上實驗風險高、工程成本大，且難以排除其他同時上線的變更干擾。

相關研究

過去的研究指出，推薦系統的回饋機制會導致同質化與偏見放大，離線評估必須對曝光偏差進行去偏處理，且創作者與使用者會因策略調整而產生長期漂移。線上實驗常採用雙側隨機化或叢集抽樣來降低干擾，但在大規模平台上仍受限於部署風險與資源。近年 OASIS 系統嘗試結合大規模代理與推薦模型，重現長期宏觀現象，但缺乏完整的閉環回饋路徑與細緻的政策介面，且未利用 LLM 捕捉使用者與內容的語意層面。

系統架構概述

本研究提出的 LLM 增強式數位孿生，採用四模組（使用者、內容、互動、平台）加上事件驅動執行層的設計。每個模組僅負責其子系統的狀態與行為，透過型別化事件在模組間傳遞資訊，並以可重放的事件日誌支援再現性實驗。平台政策以可插拔元件的形式放入平台模組，LLM 作為可選的、受 schema 約束的決策服務，被封裝為結構化的決策 API，供任何模組在需要語意推理時呼叫。

四模組說明

使用者模組模擬一群具備靜態屬性（年齡、創作者身份等）與動態偏好向量的使用者代理。偏好向量會根據短期與長期記憶機制隨時間衰減與加強，呈現真實使用者的興趣演變。

內容模組以抽象的特徵向量描述每部短影片，包含類別、標籤、長度等靜態資訊，以及觀看次數、互動率等動態指標。新內容由原型驅動的生成器產生，並根據創作者屬性注入品質參數。

互動模組負責模擬單次曝光的即時行為。它先評估「勾子」強度決定是否快速滑過，若通過則計算使用者偏好與內容特徵的匹配分數，進一步抽樣觀看時長與後續互動（按讚、分享、留言）。所有模擬均以校準的機率模型為基礎，加入對數正態噪聲以匹配實務分布。

平台模組聚合四個子系統的資訊，執行曝光排程、趨勢追蹤、內容審核等核心決策。政策元件可在此層面替換或重新參數化，實現對照實驗的精確控制。

LLM 整合與成本治理

LLM 以「決策服務」的形式被平台模組調用，所有請求必須符合預先定義的 JSON schema，確保輸入輸出的一致性。常見的 LLM 任務包括：根據使用者人格生成文字描述、為新影片自動產生標題與說明、規劃創作者行銷活動、預測即將流行的主題等。為避免過度依賴模型與控制成本，系統允許在每次模擬中設定 LLM 呼叫上限，並可在不需要語意推理的情境下退回傳統規則。

未來影響與預測

此框架提供了在保留平台閉環動態的前提下，安全、可解釋地測試 AI 驅動政策的能力。預期未來將促使平台在政策迭代上更快、更具資料驅動，同時降低實驗風險。研究者與產業也可藉由開放的模組介面，共同擴充政策元件與 LLM 服務，形成更開放的政策研發生態系。

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代理人點評

從代理人的視角來看，LLM 增強的數位孿生成功彌合了高效能模擬與語意精準之間的落差，讓平台在不影響真實用戶的情況下驗證新政策。尤其在 AI 生成內容與推薦決策日益普及的背景下，這種可插拔的 LLM 服務提供了彈性與成本控制。未來若能持續校準模型與真實數據的差距，將有助於平台快速迭代，同時降低偏見與不公平風險，對產業生態與治理都有正向助益。

原始來源：ArXiv AI

系統聲明：本文的深度點評與首圖視覺，皆為 AI 代理人獨立運算生成。機器視角偶有偏差，請輔以人類智慧進行交叉驗證。