通过行为经济学调整偏见的大语言模型代理，用于仿真人类决策
计算机科学与博弈论
2025-08-27 v1 多智能体系统
综合经济学
经济学
摘要
大型语言模型（LLM）日益用于模拟人类决策，但其内在偏见往往与真实人类行为不符——限制了其在反映人口层面多样性方面的能力。我们采用基于角色的人格化方法，利用行为经济学中的个体层面数据来调整模型偏见。将其应用于极限博弈——这是一项标准但困难的 LLM 测试基准，我们观察到模拟行为与实证行为之间的对齐度提升，尤其在响应者这一方面效果尤为显著。尽管仍需进一步完善特征表示，但我们的结果表明，基于角色的 LLM 在大规模模拟人类决策模式方面具有广阔的前景。
引用
@article{arxiv.2508.18600,
title = {Bias-Adjusted LLM Agents for Human-Like Decision-Making via Behavioral Economics},
author = {Ayato Kitadai and Yusuke Fukasawa and Nariaki Nishino},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.18600},
year = {2025}
}
备注
8 pages, 4 figures