في عالم الذكاء الاصطناعي المتسارع، يكشف البحث الجديد عن قدرة وكالات نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Models) على فهم وتكرار الديناميات الاجتماعية المعقدة التي تؤثر على سلوكيات البشر عبر الإنترنت. يرتكز هذا البحث على فكرة أن العوامل مثل الهوية الاجتماعية والترابط والاعتراف الاجتماعي تلعب دورًا رئيسيًا في تشكيل الروابط بين الأفراد. ولتحقيق ذلك، تم تطوير إطار محاكاة لوكلاء LLM يتسم بالتفاعل المتكرر، حيث يقيم الوكلاء بعضهم البعض ويتكيفون في سلوكياتهم عبر التعلم القائم على الظروف المدعومة بإشارات توجيهية.

يتم تصميم دوال المكافأة السلوكية لتحديد محركات التفاعل عبر الإنترنت المرتبطة بالتواصل الاجتماعي، بحثًا عن المعلومات، وعرض الذات، والتنسيق، والدعم العاطفي. هذه المكافآت تتماشى مع دوافع المستخدمين المرصودة، مما يسهل دراسة كيفية ظهور الهياكل الشبكية وتكوين المجموعات من قرارات الأفراد.

تظهر التجارب أن الوكلاء المدعومين بالتوجيه يبنون أنماط تفاعلية مستقرة ويؤسسون روابط اجتماعية جديدة، مما ينتج عنه هياكل شبكية تعكس خصائص المجتمعات الحقيقية عبر الإنترنت. من خلال دمج المكافآت السلوكية مع التكيف القائم على الظروف، يلعب هذا الإطار دورًا أساسيًا في التحقيق في الديناميات الجماعية بين سكان LLM، ويكشف كيفية اقتراب الوكلاء الاصطناعيين أو اختلافهم عن السلوك الاجتماعي البشري.