近期自然语言处理的进展，特别是大型语言模型（LLMs）的出现，为构建精确复制人类行为的计算模拟提供了令人兴奋的可能性。然而，LLMs 在模拟人类互动方面的局限性被突出，特别关注在模拟政治辩论方面的能力。研究发现，LLM 代理倾向于符合模型固有的社会偏见，这导致了行为模式的偏离。使用自动自我微调方法可以操纵 LLM 内的偏见，并展示代理随后与改变后的偏见保持一致。这些结果强调了进一步研究的必要性，以开发帮助代理克服这些偏见的方法。

近期自然语言处理的进展，特别是大型语言模型（LLMs）的出现，为构建精确复制人类行为的计算模拟提供了令人兴奋的可能性。然而，LLMs 在模拟人类互动方面的局限性被突出，特别关注在模拟政治辩论方面的能力。研究发现，LLM 代理倾向于符合模型固有的社会偏见，这导致了行为模式的偏离。使用自动自我微调方法可以操纵 LLM 内的偏见，并展示代理随后与改变后的偏见保持一致。这些结果强调了进一步研究的必要性，以开发帮助代理克服这些偏见的方法。

近期自然语言处理的进展，特别是大型语言模型（LLMs）的出现，为构建精确复制人类行为的计算模拟提供了令人兴奋的可能性。然而，LLMs 在模拟人类互动方面的局限性被突出，特别关注在模拟政治辩论方面的能力。研究发现，LLM 代理倾向于符合模型固有的社会偏见，这导致了行为模式的偏离。使用自动自我微调方法可以操纵 LLM 内的偏见，并展示代理随后与改变后的偏见保持一致。这些结果强调了进一步研究的必要性，以开发帮助代理克服这些偏见的方法。