arXiv 论文提出 RCG 指标：LLM 合成问卷受访者覆盖不足
原文标题：Silicon Samples Match the Answers but Not the Respondents
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论文指出「硅采样」用 LLM 模拟人口学属性受访者生成合成人群，但现有评估只看单题准确率与分布，不比较受访者整体。作者提出受访者覆盖差距（RCG），以完整答题画像衡量人类受访者与最近生成受访者的距离。在两项美国社会调查上，六个 LLM 均未覆盖人类受访者，表现不及独立边际采样基线。
- 问题
- 硅采样生成的合成受访者只按单题分布评估，未比较受访者整体。
- 方法
- 提出受访者覆盖差距 RCG，以完整答题画像衡量人类受访者到最近生成受访者的距离。
- 结果
- 两项美国社会调查上六个 LLM 均未覆盖人类受访者，且不及独立边际采样基线。
- 影响
- 警示用 LLM 合成人群替代真实调研的风险，做用户模拟或合成数据需先查覆盖度。
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