SocioVerse：用AI模拟千万级社会，探索人类行为的新范式

理解人类个体与群体在社会环境中的行为方式，是社会科学的核心课题之一。然而，传统研究方法如问卷调查、访谈和观察，往往面临样本量有限、成本高昂以及伦理问题等诸多挑战。近年来，随着人工智能技术的快速发展，社会模拟成为解决这些问题的有力工具。通过构建虚拟智能体来模拟人类行为，研究人员可以在可控环境中观察复杂的社会动态，并从中提炼出具有现实意义的洞见。

• GitHub：https://github.com/FudanDISC/SocioVerse
• Demo：http://www.fudan-disc.com/socioverse

最近，复旦大学联合上海创新研究院、罗切斯特大学、印第安纳大学以及小红书的研究团队推出了一项名为 SocioVerse 的社会模拟框架。这是一个基于大规模真实用户数据、由大语言模型（LLM）驱动的社会模拟系统，能够以极高精度再现人类行为和社会动态。这一突破不仅为社会科学研究提供了新方法，还可能彻底改变我们理解人类行为的方式。

SocioVerse的核心设计：模块化与一致性

为了确保模拟结果与现实世界的高度一致性，SocioVerse采用了模块化的架构设计，分为以下几个关键组件：

1. 社会环境组件
   该组件负责将最新的外部真实世界信息融入模拟中。例如，实时新闻、政策变化或经济数据等都可以被动态引入，从而保证模拟环境与现实世界的同步性。
2. 用户引擎
   用户引擎基于一个包含1000万真实用户的庞大数据库构建，这些数据来源于真实的社交媒体记录。通过分析用户的行为模式、兴趣偏好和社交关系，引擎能够生成高度个性化的智能体，使其行为与目标用户群体保持一致。
3. 场景引擎
   场景引擎负责设计和安排不同的情境，以模拟现实中的多样化场景。无论是总统选举、突发新闻反馈还是消费习惯调查，场景引擎都能根据实际需求设置合适的背景条件，确保模拟过程与现实场景的一致性。
4. 行为引擎
   行为引擎利用最先进的LLM驱动智能体，使其能够根据情境做出复杂的决策和反应。智能体不仅具备高度拟真的行为表现，还能展示出类似人类的情感、认知和行为模式。

验证实验：三个现实场景的精准模拟

为了验证SocioVerse的有效性，研究团队在以下三个现实场景中进行了测试：

1. 总统选举预测

研究人员设计了一份基于多种媒体和研究机构民意调查的问卷，并使用SocioVerse对美国总统选举结果进行预测。评估指标包括准确率和均方根误差（RMSE）。结果显示：

• GPT-4o-mini 和 Qwen2.5-72b 在准确率和RMSE上表现出色；
• 超过90%的州投票结果被正确预测，实现了与现实世界选举结果的高度一致性。

2. 突发新闻反馈

在模拟突发新闻事件时，研究人员采用了ABC态度模型（情感、行为、认知）结合5分制李克特量表，评估指标为归一化均方根误差（NRMSE）和KL散度。结果表明：

• GPT-4o 和 Qwen2.5-72b 最接近现实世界的公众观点，成功捕捉了公众的情绪趋势和意见分布。

3. 国民经济调查

基于2024年《中国统计年鉴》中的支出明细数据，研究人员将消费分为食品、服装、住房等八个部分，并使用NRMSE和KL散度作为评估指标。结果显示：

• Llama3-70b 在模拟发达地区（GDP前10名的地区）的表现尤为突出；
• 模型能够准确再现个体的消费习惯，特别是在高收入地区。

优势与潜力：迈向更精细的社会模拟

SocioVerse的成功验证表明，LLM在模拟复杂社会环境中的人类行为方面具有显著的能力。以下是其主要优势和未来潜力：

1. 大规模用户池的支持
   1000万真实用户的数据基础使SocioVerse能够覆盖广泛的人群特征，从而提高模拟的多样性和代表性。
2. 动态适配能力
   社会环境组件能够实时更新外部信息，使得模拟结果更加贴近现实。
3. 可扩展性
   SocioVerse的模块化设计允许研究者灵活调整各个组件，以适应不同的研究需求和场景。
4. 跨领域应用前景
   除了社会科学，SocioVerse还可以应用于市场调研、政策评估、公共危机管理等多个领域。

未来方向：探索LLM的边界

尽管SocioVerse已经取得了令人瞩目的成果，但研究团队指出，未来仍有许多工作需要完成。例如：

• 扩展更多样化的场景，以涵盖更广泛的社会现象；
• 开发更精细的评估方法，进一步提升模拟的准确性；
• 探索如何在保护隐私的前提下，更高效地利用真实用户数据。

这些努力将为确立LLM作为大规模社会模拟的可靠工具奠定基础，同时推动社会科学研究进入一个全新的时代。