Let's Make AGI Real

【本系列博文读者对象：对AI感兴趣的哲学社会人文学科的研究人员、相关学科研究生、文科科研管理人员】

第八章：数字风俗的浮现：用LLM智能体模拟社会规范的形成

回答问题：如何利用AI智能体模拟社会规范从微观互动中自发涌现的过程？ 

社会是如何在没有成文法典的情况下，自发形成那些约束我们日常行为的“不言自明”的规则的？从排队等候到餐桌礼仪，从邻里间的互助到网络社区的发言准则，这些“社会规范”（social norms）是维系社会秩序的基石。长期以来，理解规范的起源、传播和演化一直是社会科学的核心议题。如今，借助LLM驱动的智能体建模（LLM-ABM），我们拥有了一个革命性的虚拟实验室，可以在其中从零开始，观察“数字风俗”的诞生与变迁。

这一前沿领域的核心思想是，通过模拟大量拥有类人沟通和推理能力的智能体的互动，来复现社会规范从无到有的“涌现”（emergence）过程。一项开创性的研究为此提出了一个名为“CRSEC”的规范涌现架构。这个架构将规范的生命周期分解为四个相互关联的模块：

1.     创造与表征（Creation & Representation）：在模拟社会中，一部分被称为“规范企业家”（norm entrepreneurs）的智能体，会基于自身的价值观（例如，重视公共卫生），主动“创造”出一些个人行为准则（例如，“我認為室內不應該吸煙”）。

2.     传播（Spreading）：当这些智能体观察到其他人的行为与自己的准则相冲突时，它们会通过“对话”来表达不满或进行劝说。其他智能体则通过直接参与对话或“观察”他人的互动，来获知这些潜在的规范信息。

3.     评估（Evaluation）：接收到规范信息的智能体会根据自身的价值观和情境对其进行“评估”。如果它们认为该规范合理或符合自身利益，就会将其采纳为自己的个人准则。

4.     遵从（Compliance）：一旦一个行为准则被智能体采纳，它就会影响该智能体未来的“计划”和“行动”，并且该智能体也可能开始主动监督和敦促其他成员遵守这一准则。

通过这一机制，研究者在一个虚拟社区中进行了模拟实验。实验结果令人振奋：在多次独立的模拟运行中，“禁止室内吸烟”和“在公共场合保持安静”等社会规范都稳定地“涌现”了出来。一个关键的发现是，规范的形成往往伴随着一个“先冲突后和谐”的过程。在模拟初期，由于价值观各异，智能体之间的“社会冲突”会急剧增加；然而，正是这些冲突，激发了大量的沟通和协商，从而加速了规范的传播和确立。一旦规范被广泛接受，社会冲突的数量便会“几乎消失”。

这一研究范式还能用于探索更复杂的社会机制。例如，借鉴博弈论学者罗伯特·阿克塞尔罗德（Robert Axelrod）的经典理论，研究者们模拟了“元规范”（metanorms）的出现——即“惩罚那些不惩罚违规者的人”这样一种二阶规范。实验证明，仅仅通过自然语言的互动，LLM智能体就能自发形成这种复杂的社会约束机制，从而极大地提升了群体的合作水平。此外，通过为智能体加入不同的认知模块（如记忆、个性、情绪、策略反思等），研究者还可以精细地模拟八卦、排挤（ostracism）等社会行为在维持合作中的作用。

这些模拟实验的深刻启示在于，它们以一种可计算、可复现的方式，揭示了社会秩序的微观基础。社会规范的形成，或许并非源于自上而下的强制或纯粹的理性计算，而更多地是语言交流过程中“摩擦与消解”的涌现产物。智能体之间的每一次争论、每一次协商、每一次妥协，都是在为构建共同的社会现实添砖加瓦。一个被广泛接受的规范，本质上可能是一个成功的“对话休战协议”，它将一种能够有效减少未来冲突的语言模式，固化为一种集体行为准则。

这为社会学中的符号互动论（symbolic interactionism）等经典理论提供了强有力的计算证据，这些理论认为社会秩序是在日常互动中被持续不断地动态建构的。LLM智能体模拟让我们亲眼目睹了这一过程：微观的语言互动，如何一步步扩展、固化，最终演变为宏观的社会结构。