超越低效：多智能体蒙特卡洛模拟中不文明行为的系统性代价
人工智能
2026-05-13 v1
摘要
无建设性的辩论和不文明的沟通对生产力和凝聚力造成的代价已有充分记录，但将其对运行效率的影响单独分离出来一直很困难。该领域的人类受试者研究受到伦理监督、有限的可重复性以及自然情境固有的不可预测性的制约。我们通过利用基于大语言模型（LLM）的多智能体系统作为受控的社会学沙盒，实现了对沟通行为的大规模系统性操控，从而弥补了这一不足。使用蒙特卡洛模拟框架，我们在不同的毒性条件下生成了数千场结构化的1对1对抗性辩论，并测量了收敛时间（定义为达成结论所需的回合数），以此作为交互效率的代理指标。基于先前的一项研究，我们在另外两个不同参数规模的LLM智能体上复现并扩展了其发现，从而评估毒性行为对辩论动态的影响是否在不同模型规模间具有普遍性。先前研究报告的25%的收敛延迟得到了确认。研究发现，对于参数较少的模型，这种延迟显著更大。我们进一步发现了一个显著先发优势，即无论毒性条件如何，发起讨论的智能体获胜的概率显著高于随机水平。
引用
@article{arxiv.2605.11789,
title = {Beyond Inefficiency: Systemic Costs of Incivility in Multi-Agent Monte Carlo Simulations},
author = {Alison Moldovan-Mauer and Benedikt Mangold},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.11789},
year = {2026}
}