AI 偏誤

深度分析

大型語言模型在同質性網路中的共識漂移與結構效應分析

本研究探討大型語言模型在模擬社會辯論時的可靠性，利用同質性可控的網路模型觀察多輪互動。實驗發現模型易產生「共識漂移」，即意見向特定方向偏移。結果提醒在將 LLM 作為人類行為代理前，需先分離結構效應與模型偏誤，以免產生誤判。