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YuLan-OneSim: Towards the Next Generation of Social Simulator with Large Language Models

Created by
  • Haebom

저자

Lei Wang, Heyang Gao, Xiaohe Bo, Xu Chen, Ji-Rong Wen

개요

YuLan-OneSim은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트를 활용하여 인간의 사회적 행동을 시뮬레이션하는 새로운 사회 시뮬레이터입니다. 기존 연구와 비교하여 코드 없이 자연어 상호작용으로 시나리오를 구성하고, 경제, 사회, 정치 등 8개 영역 50개의 기본 시나리오를 제공하며, 외부 피드백을 통해 LLM을 자동 미세 조정하고, 최대 10만 명의 에이전트를 처리할 수 있는 확장성을 갖춘 것이 특징입니다. 또한, 연구 주제만 입력하면 시뮬레이션 환경 구축부터 결과 분석, 보고서 생성까지 자동으로 수행하는 AI 사회 연구자 기능을 제공합니다. 실험을 통해 자동 생성 시나리오의 질, 시뮬레이션의 신뢰성, 효율성, 확장성, 그리고 AI 사회 연구자의 성능을 평가했습니다.

시사점, 한계점

시사점:
코드 작성 없이 자연어로 사회 시뮬레이션 시나리오를 생성할 수 있어 접근성이 향상되었습니다.
다양한 사회 과학 분야를 포괄하는 광범위한 기본 시나리오를 제공합니다.
외부 피드백을 통한 시뮬레이션 개선 및 대규모 시뮬레이션이 가능합니다.
AI 사회 연구자 기능을 통해 사회 과학 연구 과정의 자동화를 지원합니다.
한계점:
LLM 기반이므로 LLM의 한계(hallucination 등)가 시뮬레이션 결과에 영향을 미칠 수 있습니다.
AI 사회 연구자의 분석 및 해석의 정확성에 대한 검증이 추가적으로 필요합니다.
자동 생성된 시나리오 및 결과의 신뢰성에 대한 객관적인 평가 기준 마련이 필요합니다.
복잡한 사회 현상을 얼마나 정확하게 반영할 수 있는지에 대한 추가적인 연구가 필요합니다.
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