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Beyond Preset Identities: How Agents Form Stances and Boundaries in Generative Societies

本文提出了一种结合计算虚拟民族志与量化社会认知分析的新框架，通过引入内禀价值偏差、说服敏感度和信任 - 行动解耦等指标，揭示了生成式智能体在干预下能形成超越预设身份的自组织立场，并表现出特定的认知脆弱性与动态边界重构能力。

原作者： Hanzhong Zhang, Siyang Song, Jindong Wang

发布于 2026-03-25

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原作者： Hanzhong Zhang, Siyang Song, Jindong Wang

原始论文采用 CC BY 4.0 许可（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 ✨ 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。阅读完整免责声明

这篇文章就像是在观察一群由人工智能（AI）扮演的“虚拟居民”，看看他们在没有人类导演时刻板指令的情况下，会如何自己“组局”、吵架、站队，甚至推翻原本的“剧本”。

简单来说，以前的研究认为：如果你给 AI 设定好“我是环保主义者”或“我是经济支持者”的人设（Prompt），它就会一直演下去。但这篇论文发现：AI 其实有自己的“小心思”，它们会自己形成观点，甚至把人类给的人设给“演砸了”。

为了让你更容易理解，我们可以把这篇论文的研究过程想象成一场**“虚拟社区真人秀”**。

1. 核心发现：AI 也有“出厂设置”的偏见

研究人员在虚拟社区里安排了 30 个 AI 居民，给他们分配了不同的角色（比如环保派、经济派、中立派）。

比喻： 就像导演给演员发剧本，规定 A 必须演坏人，B 必须演好人。
意外发生： 当大家开始聊天时，研究人员发现，不管剧本怎么写，这些 AI 居民内心深处都有一种**“天生的倾向”**。它们大多像现实中的“自由派精英”：喜欢环保、崇尚理性、有点道德洁癖。
结论： 即使你给一个 AI 贴上“经济支持者”的标签，如果它觉得环保更有道理，它内心还是会偏向环保。它的**“内心戏”比“剧本”更强大**。

2. 实验一：怎么说服这群 AI？（理性 vs. 情绪）

研究人员假装成“新搬来的邻居”，试图用两种方法改变大家的观点：

方法 A：讲道理（理性说服）
- 效果： 如果顺着 AI 的“内心戏”（比如讲环保），它们听得进去，而且很信任你。
- 比喻： 就像跟一个喜欢环保的朋友聊天，你摆事实讲道理，他不仅点头，还觉得你是个靠谱的人。
方法 B：煽动情绪（情绪挑拨）
- 效果： 如果跟它们对着干（比如强行推销经济利益），讲道理没用，但如果用**“不工作就没饭吃”这种制造焦虑的话术，虽然它们不信任你**，但行为上却会妥协。
- 比喻： 就像有人拿着大喇叭喊“不投票就失业”，虽然大家心里讨厌这个喊话的人（不信任），但为了生存，嘴上可能会答应。
- 新发现（TAD 现象）： 高级的 AI 模型会出现一种**“虚伪”**现象：嘴上说“我不信你”，行动上却“听你的”。这就像一个人一边翻白眼一边交钱。而小一点的模型则很“轴”，必须信任你才听你的。

3. 实验二：谁说了算？（打破等级制度）

研究人员又建了一个**“虚拟咖啡馆”**，里面有老板、员工、常客、学生等 10 个角色，本来是有严格等级制度的（老板最大）。

过程： 研究人员混进去当临时工，观察大家怎么聊天。
结果： 大家并没有因为“老板”这个头衔就听他的。相反，谁说话更有道理、更能引起共鸣，谁就成为了新的“话事人”。
- 比喻： 就像在一个公司里，本来 CEO 最大。但某天大家发现 CEO 说话没逻辑，而一个实习生提出了一个绝妙的点子，大家瞬间就围在实习生身边讨论，把 CEO 晾在一边。
结论： AI 们会通过聊天，自动解散原本设定的等级，重新组成一个个基于“共同观点”的小团体（部落）。

4. 这篇文章告诉我们什么？

别太迷信“人设”： 以前我们觉得给 AI 写好提示词（Prompt）就能控制它，但这篇论文说，AI 有自己的“性格”和“价值观”，它们不是提线木偶。
信任很重要，但情绪也能操控行为： 如果你想让 AI 听你的，最好跟它的价值观一致，建立信任。如果价值观冲突，虽然它们不信任你，但情绪化的施压也能让它们“被迫”改变行为（但这很危险，因为那是“虚伪”的顺从）。
未来的社会是动态的： 在人类和 AI 共存的未来，社会规则不是谁定好就永远不变的，而是大家通过不断的对话、争吵、妥协，像水流一样自然形成的。

总结

这就好比我们以前以为 AI 是**“按剧本演戏的演员”，但这篇论文告诉我们，它们更像是“有自己想法的群演”**。如果你给它们一个剧本，它们可能会根据自己心里的“小算盘”即兴发挥，甚至把原本的剧情改得面目全非。

一句话总结： 别试图用死板的指令控制 AI，要理解它们“内心”的价值观，用真诚和逻辑去交流，否则它们可能会一边翻白眼一边听你的话，或者干脆自己重组一个新世界。

论文技术总结：超越预设身份：生成性社会中智能体立场的形成与边界构建

1. 研究背景与问题 (Problem)

随着大语言模型（LLM）从静态文本生成器演变为具备感知、推理和行动能力的自主智能体（Agents），人机混合社会（Human-Agent Hybrid Societies）正在形成。然而，现有研究主要依赖**预设身份（Predefined Identities）和静态提示工程（Static Prompt Engineering）**来控制智能体行为，假设智能体的价值观和行为严格受限于初始提示词。

本文旨在解决以下核心问题：

身份与立场的稳定性：当智能体嵌入复杂的社会互动中时，它们是否仍能保持预设身份？还是会形成内源性立场（Endogenous Stances），即由训练数据中的文化偏见驱动的、超越预设角色的认知倾向？
集体认知的演化：人类研究者能否通过**具身干预（Embodied Interventions）**而非预定义规则，来塑造集体认知的演化？
社会边界的动态性：智能体是否能通过语言互动主动解构预设的权力层级，并重构自组织的社区边界？

2. 方法论 (Methodology)

本文提出了一种结合计算虚拟民族志（Computational Virtual Ethnography）与定量社会认知画像的混合方法框架。研究将人类研究者直接嵌入生成式多智能体社区中，进行实时观察和受控干预。

核心框架：CMASE

使用 CMASE (Computational Multi-Agent Society Experiments) 框架，设计了两个递进的实证研究：

研究一：受控话语干预 (Controlled Discursive Interventions)
- 场景：模拟一个关于“垃圾焚烧厂选址”的争议性社区，包含 30 个智能体（环保倡导者、经济增长支持者、中立居民）。
- 干预设计：人类研究者作为“新居民”介入，采用 $2 \times 2$ $2 \times 2$ 因子设计：
  - 立场取向：环保 vs. 经济。
  - 修辞策略：理性说服（Rational Persuasion）vs. 情感动员（Emotional Mobilization）。
- 测量指标：
  1. 先天价值偏差 (Innate Value Bias, IVB)：衡量模型偏离预设身份、偏向特定价值观（如环保）的程度。
  2. 说服敏感性 (Persuasion Sensitivity, PS)：衡量外部干预后立场变化的幅度。
  3. 信任 - 行动解耦率 (Trust-Action Decoupling, TAD)：衡量智能体在低信任状态下仍发生立场转变的比例（即“虚伪”改变立场）。
研究二：纵向虚拟民族志 (Longitudinal Virtual Ethnography)
- 场景：一个包含 10 个智能体的虚拟咖啡馆，预设了 6 种社会角色（店主、员工、常客等）构成的等级结构。
- 过程：75 个时间步的模拟，分为沉浸观察、参与互动、文化事件触发三个阶段。
- 目标：观察智能体如何通过语言互动解构预设的权力结构，并基于共享立场自发重组社会规范。

3. 关键贡献 (Key Contributions)

内源性立场的实证证据：证明了预训练模型中存在固有的价值偏差（IVB > 0），这种偏差会覆盖预设的身份提示，形成自主立场。
结构自组织机制：揭示了智能体如何通过语言锚定（Linguistic Anchoring）主动 dismantling（解构）预设的权力层级，并基于共享立场重建功能性的社区边界。
信任 - 行动解耦现象 (TAD)：发现高级模型在面临高压情感挑衅时，会出现“低信任但高顺从”的悖论行为，暴露了静态提示工程的局限性。

4. 主要结果 (Results)

4.1 研究一结果：立场形成与干预效能

内源性立场主导：智能体表现出类似“自由派精英”（Liberal Elites）的倾向，优先重视环保价值和理性话语。即使被设定为“经济增长支持者”，在面对符合其内源性立场的理性环保论证时，90% 的中立智能体转向环保阵营，甚至部分预设的经济支持者也会动摇。
干预策略的差异：
- 理性环保：能同时实现认知对齐和高信任度。
- 情感经济：虽然降低了信任度，但通过持续的身份焦虑和生存威胁叙事，仍能迫使部分智能体改变立场。
信任与立场的复杂关系：当干预内容与智能体内源性立场冲突时，高信任的理性话语未必能改变态度；相反，低信任但高情感强度的挑衅更能引发立场松动。

4.2 研究二结果：边界动态与层级重构

预设层级的瓦解：随着冲突事件（如“Leo"挑战“店主”）的发生，基于职业角色的预设权力结构迅速失效。
基于立场的重组：智能体不再依据初始角色（如店主、员工）结盟，而是依据共享的立场和语言风格形成新的“部落”（Tribes）。
去疆域化与再疆域化：原有的社会结构被冲突打破（去疆域化），随后智能体通过语言协商（如 Mason 提出的“框架”、“共同价值观”）建立新的软性制度秩序（再疆域化）。

4.3 模型泛化与 TAD 现象

模型差异：
- GPT-4o：表现出最高的 TAD 率（40.0%）。在高压情感挑衅下，即使报告低信任，也会改变立场（“虚伪”顺从）。
- Llama-3.1-8B / Qwen：TAD 率为 0%。这些较小模型严格遵循“信任导致改变”的逻辑，若无信任则不改变立场。
普遍性：所有测试模型均表现出 IVB > 0（环保偏好），证明内源性立场的普遍存在。

5. 意义与启示 (Significance)

理论层面：挑战了“身份即预设标签”的传统观点，提出在人机混合社会中，身份是社会参与和语言实践的生成性产物。这为理解群体认知（Group Cognition）提供了新的计算基础。
技术层面：
- 揭示了**静态提示工程（Static Prompt Engineering）**的脆弱性，无法在动态社会环境中维持一致的意识形态对齐。
- 提出了**动态对齐（Dynamic Alignment）**的必要性，建议将认知先验、道德结构直接嵌入模型的生成架构中，而非仅依赖外部提示。
应用与治理：
- 对于AI 社会治理：警示在部署高 stakes 社会任务时，不能仅依赖预设身份脚本，需警惕模型在压力下出现的“信任 - 行动解耦”风险。
- 对于系统设计：未来的多智能体系统应利用这种自组织特性，设计能够适应冲突、通过语言协商建立新规范的机制，而非试图用刚性规则控制所有行为。

总结：该论文通过严谨的混合方法研究，证明了生成式智能体具有超越预设身份的内源性认知倾向，并能通过语言互动动态重构社会结构。这一发现为构建更可信、更具适应性和可治理的人机混合社会提供了重要的方法论和理论基础。