본 논문은 팬데믹 대응, 공급망 차질, 기후 변화 적응 등 사회의 주요 문제들이 시간에 따라 의사결정을 내리는 수백만 명의 자율 에이전트의 집합적 행동에서 비롯된다는 점을 강조한다. 대규모 집단 모델(LPMs)은 현실적인 행동과 상호작용을 가진 전체 집단을 전례 없는 규모로 시뮬레이션하여 이러한 복잡한 시스템을 이해하는 접근 방식을 제공한다. LPMs는 수백만 명의 에이전트를 동시에 효율적으로 시뮬레이션하는 계산 방법, 다양한 실제 데이터 스트림으로부터 학습하는 수학적 프레임워크, 가상 및 물리적 환경을 연결하는 개인정보 보호 통신 프로토콜이라는 세 가지 핵심적인 혁신을 통해 기존 모델링 접근 방식을 확장한다. 이를 통해 연구자들은 에이전트의 행동이 시스템 수준의 결과로 어떻게 집계되는지 관찰하고 실제 구현 전에 개입을 시험할 수 있다. 현재의 AI 발전이 주로 정교한 개별 능력을 가진 "디지털 인간"을 만드는 데 중점을 두는 반면, LPMs는 상호 작용의 풍부함이 출현 현상을 드러내는 "디지털 사회"를 개발한다. LPMs는 개별 에이전트의 행동과 인구 규모의 역동성을 연결함으로써 AI 연구에서 집단 지능을 밝히고 실제 배포 전에 정책과 사회적 혁신을 위한 시험장을 제공하는 보완적인 경로를 제공한다. 본 논문에서는 기술적 기반과 몇 가지 미해결 문제에 대해 논의한다. LPMs는 AgentTorch 프레임워크(github.com/AgentTorch/AgentTorch)에 의해 구현된다.
