본 논문은 사회 균형 개념을 대규모 언어 모델(LLM)의 상호 작용에 적용하여, 지속적인 상호 작용 후 LLM들이 어떻게 사회적 균형에 도달하는지 연구한다. 세 가지 서로 다른 LLM 모델을 통해 상호 작용 유형, 동종애 또는 동료의 영향 고려 여부, 모집단 크기가 사회적 균형 달성에 영향을 미침을 밝혔다. 각 모델이 사회적 균형에 도달하는 빈도, 긍정적 또는 부정적 상호 작용의 다양성, 상호 작용 안정성을 특징짓고, 모델마다 사회적 균형의 개념과 사회적 역동성을 다르게 해석함을 보였다. 놀랍게도, 가장 큰 모델이 항상 더 작은 모델보다 더 높은 빈도, 안정성 및 다양성으로 사회적 균형에 도달하는 것은 아님을 보여준다.
