LLM可预测社会科学实验结论，但“硅样本”不能替代真人

来源： Nature

哈佛团队让GPT-4预测70项真实社科实验（近12万人参与）的结果，发现其能有效区分干预措施效果强弱，但系统性高估效应量约一倍。研究表明LLM可用于辅助预实验和筛选假设，但“合成受访者”缺乏真实体验和利益关联，且可能放大多数群体声音、掩盖少数观点。作者警告AI预测可能制造“理解幻觉”，并需防范其被用于优化有害说服内容。