面向社会模拟的 LLM 智能体解释与操控
原文标题：Interpreting and Steering LLM Agents for Social Simulations
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论文比较了提示词操控、SAE 特征引导与探针方向引导三类方法，用于解释和操控 LLM 智能体在社会模拟中的行为。实验围绕风险偏好、利他主义、发散创造力与产品创新四类经济与创造性任务展开。结果显示 SAE 与探针方法通常优于基础提示词方法，二者可构成社会科学家解释与引导智能体的有效流水线。
- 问题
- LLM智能体在社会模拟中是黑箱，缺乏可解释性与可操控性。
- 方法
- 对比提示词操控、SAE特征引导与探针方向引导三类方法，在风险偏好、利他、创造力与产品创新任务上评估。
- 结果
- SAE与探针方法通常优于基础提示词方法，但优势取决于具体提示策略。
- 影响
- 社会科学家可用SAE加探针流水线解释并定向调节智能体行为，而非只靠提示词试错。
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