대규모 언어 모델(LLM)은 설문 응답 보강부터 다중 에이전트 시뮬레이션에 이르기까지 사회 과학 분야에서 합성 에이전트로 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 이 논문은 LLM 출력을 해석할 때 주의해야 할 사항을 설명하고, LLM을 확률적 추론의 대체물이 아닌 명시적 범위 조건 하에서 준 예측적 보간을 위한 고용량 패턴 매처로 사용하는 사회 과학 분야에 대한 실용적인 재구성을 제안합니다. 독립적인 추출, 사전 등록된 인간 기준선, 신뢰도 인식 검증 및 하위 그룹 보정과 같은 실용적인 안전 장치가 도입되어 연구자들이 범주 오류를 피하면서 유용한 프로토타이핑 및 예측에 참여할 수 있도록 합니다.
