研究用统计力学预测 AI 智能体群体的集体行为

研究者分析了超过 10000 个语言模型智能体社区，让智能体反复交换消息并修正观点，覆盖客观数学题与主观政治陈述。个体与群体动态可归为漠然、极化与共识三种状态，智能体从漠然起步，随互动逐渐形成信念。在客观问题上交流提升集体准确率，在主观问题上群体观点常向政治光谱右侧漂移。作者用统计力学形式化解释这些现象，模型仅凭初始观点即可预测个体轨迹，优于所有标准基线，并能泛化到未见过的社区图结构。拟合参数显示社区运行在临界社会温度之下，吸引性连接多于排斥性连接，且持有正确答案的智能体拉力最强。