أصبح دمج نماذج اللغات الضخمة (Large Language Models - LLMs) في المحاكاة الاجتماعية أداة مثيرة للاهتمام تحقق العديد من الفرص، لكنها أيضًا تثير كميات كبيرة من القضايا المنهجية والإبستمولوجية. في هذه المراجعة النقدية، نهدف إلى فحص كيفية استخدام هذه النماذج كعناصر معرفية أو اتخاذ قرارات لوكلاء محاكاة من منظور علم الاجتماع الحسابي.

لا يمكننا فصل التقييم النفسي لنماذج اللغات الضخمة عن آليات المحاكاة. على العكس من ذلك، فإن القيود السلوكية والمعرفية لهذه النماذج يمكن أن تتحول إلى نقاط ضعف نظامية عندما يتم توسيع نطاقها لتشكل مجتمعات متعددة الوكلاء.

نبدأ برسم خريطة للمنصة ذات الطاقة المتزايدة لنماذج اللغات الضخمة، والتي تتراوح بين صناديق السرد الصغيرة إلى المحاكاة على مستوى السكان وهيكلية المكانية. بعد ذلك، نطور إطارًا نقديًا موحدًا لتحليل الفجوة من الميكرو إلى الماكرو في صلاحية النتائج: كيفية انتشار وتعزيز القيود على المستوى الدقيق، مثل الهلاوس، وعدم التوافق العشوائي، والتحيزات التمثيلية، وتأثيرات التوافق، إلى المخاطر على المستوى الكلي مثل خدعة الطلاقة، وتقارب الشخصيات، والتحيز الآلي.

لقد حددنا السياقات التي يمكن لوكلاء النماذج اللغوية أن يقدموا فيها قيمة تشغيلية حقيقية، مثل الألعاب الجادة، والبيئات التشاركية، ونماذج الاستكشاف، مميزين هذه الاستخدامات عن الأبحاث التأكيدية والتنبؤات الاجتماعية الدقيقة. أخيرًا، قمنا بفحص الهياكل الهجينة المدفوعة بالنظرية التي تدمج نماذج اللغات الضخمة ضمن أطر النمذجة المعتمدة على الوكلاء (Agent-Based Modelling - ABM) الصريحة والميكانيكية والقابلة للتكرار. ونرى أن هذه الهياكل توفر مسارًا واعدًا لكن غير كافٍ لتحسين السيطرة الإبستمولوجية: حيث تعتمد صلاحيتها على تقييم متعدد المستويات للديناميكيات البيئية، والسلوك الفردي، والتفاعلات عبر المستويات، والنتائج الكلية، ولا تزال عرضة لمخاطر غسل الفيزياء.