生成式 AI 代理能否像人类一样行为？实验室市场实验的证据
综合经济学
2025-05-13 v1 人工智能
经济学
摘要
我们探讨了大型语言模型（LLM）在经济市场实验中复制人类行为的潜力。与之前的研究不同，我们关注 LLM 代理之间的动态反馈：每个 LLM 的决策会影响当前步骤的市场价格，从而影响下一个步骤中其他 LLM 的决策。我们将 LLM 行为与实验室设置中观察到的市场动态进行比较，并评估其与人类参与者行为的一致性。我们的发现表明，LLM 并不严格遵循理性预期，相反地显示出有限的理性，类似于人类参与者。提供最小的上下文窗口，即三个前一步的记忆，结合捕捉响应异质性的高可变设置，允许 LLM 复制人类实验中看到的广泛趋势，例如正负反馈市场之间的区别。然而，在细粒度层面仍存在差异——LLM 在行为上表现出比人类更少的异质性。这些结果表明，LLM 作为模拟现实人类行为在经济语境中的工具具有潜力，尽管需要进一步的研究来细化其准确性并增加行为多样性。
引用
@article{arxiv.2505.07457,
title = {Can Generative AI agents behave like humans? Evidence from laboratory market experiments},
author = {R. Maria del Rio-Chanona and Marco Pangallo and Cars Hommes},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.07457},
year = {2025}
}