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AIDB Daily Papers

政策決定におけるシミュレーション利用のための厳格な前提条件

原題: We Need Strong Preconditions For Using Simulations In Policy
著者: Steven Luo, Saanvi Arora, Carlos Guirado
公開日: 2026-04-09 | 分野: LLM 安全性 AI エージェント 社会 倫理 シミュレーション 大規模言語モデル 政策

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • 本研究では、政策立案者が介入策を検討するために用いるシミュレーションの課題を考察した。
  • LLMエージェントシミュレーションの潜在的な悪用と検証の困難さが課題であり、倫理的な利用が重要となる。
  • 社会規模のLLMエージェントシミュレーションにおける3つの前提条件を提案し、責任ある開発を促す。

Abstract

Simulations, and more recently LLM agent simulations, have been adopted as useful tools for policymakers to explore interventions, rehearse potential scenarios, and forecast outcomes. While LLM simulations have enormous potential, two critical challenges remain understudied: the dual-use potential of accurate models of individual or population-level human behavior and the difficulty of validating simulation outputs. In light of these limitations, we must define boundaries for both simulation developers and decision-makers to ensure responsible development and ethical use. We propose and discuss three preconditions for societal-scale LLM agent simulations: 1) do not treat simulations of marginalized populations as neutral technical outputs, 2) do not simulate populations without their participation, and 3) do not simulate without accountability. We believe that these guardrails, combined with our call for simulation development and deployment reports, will help build trust among policymakers while promoting responsible development and use of societal-scale LLM agent simulations for the public benefit.

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