تحقق هذه الورقة مما إذا كانت النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) يمكنها تكرار التحيزات السلوكية المنهجية البشرية في اختيار المسار دون معايرة صريحة لمعلمات نظرية المنفعة التراكمية (CPT). صمم المؤلفون إطار تقييم سلوكي لمقارنة القرارات التي تولدها LLM مع الأنماط البشرية الراسخة المتوقعة بواسطة CPT.
- تعتمد الطرق التقليدية لتحديد معلمات CPT على مستوى الفرد على الاستبيانات والتجارب الخاضعة للرقابة، والتي يصعم تعميمها وتفشل في التقاط تنوع اتخاذ القرار.
- تُظهر النتائج التجريبية أن LLMs تعيد إنتاج تحيزات الاختيار غير العقلانية للبشر وتعرض سلوكيات قرار متسقة مع آثار نظرية المنفعة في ظل عدم اليقين.
- تشير النتائج إلى أن نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي توفر بديلاً قابلاً للتوسع لنمذجة عمليات اتخاذ القرار البشرية لمحاكاة الوكلاء واسعة النطاق.
تقدم هذه النتائج أساسًا واعدًا لمحاكاة الوكلاء واسعة النطاق من الجيل التالي والبحث السلوكي المدعوم بالذكاء الاصطناعي.