Large Language Models (LLMs) enable unprecedented social science experimentation by creating controlled hybrid human-AI environments. We introduce Epitome (www.epitome-ai.com), an open experimental platform that operationalizes this paradigm through Matrix-like social worlds where researchers can study isolated human subjects and groups interacting with LLM agents. This maintains ecological validity while enabling precise manipulation of social dynamics. Epitome approaches three frontiers: (1) methodological innovation using LLM confederates to reduce complexity while scaling interactions; (2) empirical investigation of human behavior in AI-saturated environments; and (3) exploration of emergent properties in hybrid collectives. Drawing on interdisciplinary foundations from management, communication, sociology, psychology, and ethics, the platform's modular architecture spans foundation model deployment through data collection. We validate Epitome through replication of three seminal experiments, demonstrating capacity to generate robust findings while reducing experimental complexity. This tool provides crucial insights for understanding how humans navigate AI-mediated social realities, knowledge essential for policy, education, and human-centered AI design.


翻译:大型语言模型(LLM)通过创建受控的人机混合环境,为社会科学实验带来了前所未有的可能性。本文介绍Epitome(www.epitome-ai.com)——一个开放实验平台,该平台通过构建矩阵式的虚拟社会世界实现这一范式,使研究者能够观察孤立的人类受试者及群体与LLM智能体的交互过程。该平台在保持生态效度的同时,实现了对社会动态的精准操控。Epitome致力于推进三大前沿方向:(1)利用LLM代理进行方法论创新,在扩展交互规模的同时降低实验复杂度;(2)实证研究人工智能饱和环境中的人类行为;(3)探索混合集体中的涌现特性。平台融合了管理学、传播学、社会学、心理学及伦理学的跨学科基础,其模块化架构涵盖从基础模型部署到数据收集的全流程。我们通过复现三项经典实验验证了Epitome的有效性,证明其能够在降低实验复杂度的同时产生稳健的研究发现。该工具为理解人类如何适应人工智能介导的社会现实提供了关键见解,这些认知对于政策制定、教育实践以及以人为本的人工智能设计具有至关重要的意义。

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