综述指出LLM社会模拟的流畅性谬误与微观—宏观效度鸿沟

Patrick Taillandier 等人（基于论文摘要）发布关于 LLM 作为社会模拟代理认知与决策组件的批判性综述（arXiv v4），提出“流畅性谬误”“自动化偏见”和“微观—宏观效度鸿沟”等方法论风险，指出个体层面的局限可能在群体层面放大为人工共识、行为同质化或人格趋同。 综述梳理了从叙事沙盒到群体规模模拟的 LLM 驱动平台，并给出分析微观—宏观效度鸿沟的框架。作者称，理论驱动的 LLM-ABM 混合架构虽有前景，但并不保证认识论控制：效度需要对环境动态、个体行为、跨层交互和总体结果进行多层评估。 作者据此区分了严肃游戏、参与式环境和探索性建模等潜在用途，与未受约束模型下的确证性研究和精确社会预测。

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