本文研究大型语言模型（LLM）代理是否能在信任博弈中模拟人类的信任行为。发现LLM代理，尤其是GPT-4，展现出与人类高度一致的信任行为，暗示了代理模拟人类信任行为的可能性。此外，探讨了代理信任的内在属性及其在不同情境下的表现，为理解LLM代理的行为和与人类的相似性提供了新视角。
本文是LLM系列文章，针对《Can Large Language Model Agents Simulate Human Trust Behaviors?》的翻译。
大型语言模型代理可以模拟人类的信任行为吗？
摘要
在社会科学等应用中，大型语言模型（LLM）代理越来越多地被用作模拟工具来对人类进行建模。然而，一个基本问题仍然存在：LLM代理真的能模拟人类行为吗？在本文中，我们关注人类互动中最关键的行为之一，信任，并旨在研究LLM代理是否可以模拟人类的信任行为。我们首先发现，在行为经济学中广泛认可的信任博弈框架下，LLM代理通常表现出信任行为，称为代理信任。然后，我们发现LLM代理在信任行为方面可以与人类具有高度的行为一致性，特别是对于GPT-4，这表明用LLM代理模拟人类信任行为的可行性。此外，我们还探讨了代理信任的偏见以及代理信任对代理和人类的差异。我们还探讨了在高级推理策略和外部操作条件下代理信任的内在性质。我们进一步提供了我们的发现对信任至上的各种场景的重要启示。我们的研究为LLM代理的行为以及LLM与人类之间的基本相似性提供了新的见解。
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