본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 다중 에이전트 시스템을 통해 인간 사회를 시뮬레이션하는 연구에 대해 다룹니다. 기존 연구들이 고정된 환경에서의 상호작용에 초점을 맞춘 것과 달리, 본 논문은 정보의 불투명성, 관계의 변동성, 확산의 다양성을 고려합니다. LLM의 사회적 관계 인식 및 활용, 다양한 행동 생성의 한계를 밝히고, 이를 해결하기 위해 동적 주의 집중 메커니즘을 제안합니다. 5명의 에이전트로 시작하여 그룹 규모를 키우고 정보 네트워크를 형성하는 과정에서 관계를 발전시키고 정보를 공유하는 에이전트들의 행동을 모델링합니다. 비대칭적 개방 환경에서 정보 격차의 진화, 확산 패턴, 사회적 자본의 축적 등을 관찰하여 정보 확산 특징을 탐구하며, 이를 심리학, 사회학, 커뮤니케이션 이론과 연결합니다.
