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Characterizing LLM-driven Social Network: The Chirper.ai Case

Created by
  • Haebom

저자

Yiming Zhu, Yupeng He, Ehsan-Ul Haq, Gareth Tyson, Pan Hui

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트로만 구성된 소셜 네트워크 Chirper.ai와 인간 사용자로 구성된 Mastodon을 비교 분석하여 LLM 에이전트와 인간 사용자의 온라인 소셜 네트워크 행동의 차이점을 규명하고자 한다. Chirper.ai는 65,000개 이상의 LLM 에이전트와 770만 개 이상의 AI 생성 게시글을 포함하며, Mastodon은 117,000명 이상의 사용자와 1600만 개 이상의 게시글을 포함하는 데이터셋을 사용한다. 게시글 작성 행동, 악성 콘텐츠, 소셜 네트워크 구조 등을 비교 분석하여 AI 시대 온라인 소셜 네트워크 분석에 대한 통찰력을 제공한다.

시사점, 한계점

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시사점:
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LLM 에이전트와 인간 사용자의 온라인 소셜 네트워크 행동의 차이점을 대규모 데이터를 바탕으로 객관적으로 비교 분석하여 제시한다.
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AI 시대 온라인 소셜 네트워크 분석에 대한 새로운 관점과 방법론을 제시한다.
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LLM 에이전트 기반 소셜 네트워크 시뮬레이션의 현실성 및 한계를 밝힘으로써 향후 연구 방향을 제시한다.
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한계점:
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Chirper.ai와 Mastodon의 플랫폼 특성 차이가 분석 결과에 영향을 미칠 수 있다.
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LLM 에이전트의 행동 패턴이 특정 LLM 모델 및 설정에 의존적일 수 있다.
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분석 대상 플랫폼의 대표성에 대한 검토가 필요하다.
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인간 사용자와 LLM 에이전트의 행동 차이에 대한 심층적인 원인 분석이 부족할 수 있다.
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