Simulating multiple human perspectives in socio-ecological systems using large language models

文章主要内容总结

本文提出了一种名为HoPeS（Human-Oriented Perspective Shifting，面向人类的视角转换）的建模框架，旨在通过模拟社会生态系统中不同利益相关者的视角，增强对该系统的理解。

• 核心目标：解决社会生态系统研究中“难以获取多样化利益相关者视角”的问题，通过模拟支持用户体验不同角色的视角差异，进而反思、转换和整合多视角洞察。
• 框架构成：
  1. 基于大型语言模型（LLMs）的智能体系统：用LLMs驱动的智能体代表各类利益相关者，用户可代入角色参与模拟；
  2. 模拟协议：作为“支架”简化多视角模拟流程，支持用户在视角间转换、反思和整合。
• 原型系统与实验：开发了一个原型系统，结合制度动态与土地利用变化场景，支持叙事驱动和数值实验。通过案例实验（用户先后扮演系统观察者和研究者角色），展示了政策建议与实施之间的差异（反映现实中研究者与决策者的视角错位），以及用户对不同叙事策略的探索动机。
• 意义与展望：该框架为社会生态模拟中的跨学科协作提供了新可能，未来需进一步优化系统和协议。

文章创新点

1. 视角模拟的技术突破：首次将LLMs用于构建可交互的多利益相关者视角模拟系统，突破了传统基于规则的智能体模型（如ABM）在社会互动真实性上的局限，同时克服了角色扮演模拟在规模化和生态模型整