# AI Agents Alone Are Not (Yet) Sufficient for Social Simulation

### 저자

Yiming Li, Dacheng Tao

### 💡 개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 AI 에이전트를 활용한 사회 시뮬레이션 연구의 현황에 대해 논합니다. LLM 에이전트만으로는 현실적인 사회 역학을 충분히 구현하기 어렵다는 점을 지적하며, 이는 현재 에이전트 개발 파이프라인이 실제 시뮬레이션 과학에 필요한 것과 최적화 및 검증 목표가 다르기 때문이라고 주장합니다.

### 🔑 시사점 및 한계

- AI 에이전트의 역할 수행 가능성만으로는 실제 인간의 행동을 충실히 반영한다고 볼 수 없습니다.

- 사회적 결과는 에이전트 간의 상호작용뿐만 아니라 에이전트와 환경 간의 상호 역학에 의해 크게 좌우됩니다.

- 현재 에이전트 시뮬레이션 결과는 상호작용 프로토콜, 스케줄링, 초기 정보 등에 의해 크게 영향을 받을 수 있습니다.

- 향후 AI 에이전트 기반 사회 시뮬레이션은 에이전트-환경 상호작용, 명시적인 노출 및 스케줄링 메커니즘을 고려한 마르코프 게임으로 통합되어야 하며, 이는 설계, 평가, 해석에 대한 구체적인 행동 지침을 제공할 것입니다.

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[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2603.00113)

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