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自动化社会科学：作为科学家和学科的语言模型

作者

上市的：
  • 本杰明·曼宁
  • 朱可航
  • 约翰·霍顿

摘要

我们提出了一种在电子版中自动生成和测试社会科学假设的方法。大型语言模型（LLM）的最新进展使这种自动化成为可能，但该方法的关键特征是使用结构因果模型。结构因果模型提供了陈述假设的语言、构建基于LLM的代理的蓝图、实验设计和数据分析计划。拟合的结构因果模型成为可用于预测或规划后续实验的对象。我们用几个场景来演示这种方法：谈判、保释听证会、面试和拍卖。在每一种情况下，因果关系都由系统提出并测试，为某些而非其他找到证据。我们提供的证据表明，仅通过直接启发，LLM无法从这些社交互动模拟中获得见解。当给出每个场景的拟议结构因果模型时，LLM擅长预测估计影响的迹象，但无法可靠地预测这些估计的大小。在拍卖实验中，电子模拟结果与拍卖理论的预测非常吻合，但从LLM中得出的清算价格预测是不准确的。然而，如果模型能够以拟合的结构因果模型为条件，LLM的预测将大大提高。简言之，LLM知道的比它能（立即）说的更多。

建议引用

  • 本杰明·曼宁（Benjamin S.Manning）、朱可航（Kehang Zhu）和约翰·霍顿（John J.Horton），2024年。"自动化社会科学：作为科学家和学科的语言模型,"NBER工作文件32381，国家经济研究局。
    • 手柄：RePEc:nbr:nberwo:32381
    注：PR
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