Epitome: Pioneering an Experimental Platform for AI-Social Science Integration
作者: Jingjing Qu, Kejia Hu, Jun Zhu, Wenhao Li, Teng Wang, Zhiyun Chen, Yulei Ye, Chaochao Lu, Aimin Zhou, Xiangfeng Wang, James Evans
分类: cs.CY, cs.AI, cs.HC
发布日期: 2025-06-30 (更新: 2025-07-26)
备注: 18 pages, 5figures
💡 一句话要点
提出Epitome平台以促进人工智能与社会科学的深度融合
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 人工智能 社会科学 实验平台 人机交互 跨学科研究 大型语言模型 政策制定
📋 核心要点
- 现有社会科学实验缺乏有效整合人工智能技术的工具，导致人机交互研究的效率和质量不足。
- Epitome平台通过七个核心模块，提供从基础模型到用户反馈的全面实验解决方案，促进跨学科研究。
- 通过复制三项经典社会科学实验，Epitome展示了其在简化复杂实验设计和提高结果可靠性方面的潜力。
📝 摘要（中文）
将大型语言模型（LLMs）整合到社会科学实验中，代表了一种变革性的方法来理解人机交互及其社会影响。我们介绍了Epitome，这是全球首个专注于人工智能与社会科学深度整合的开放实验平台。Epitome基于管理学、传播学、社会学、心理学和伦理学的理论基础，关注人工智能在现实部署中对个人、组织和社会的互动影响。该平台通过跨学科实验构建理论支持系统，提供涵盖“基础模型-复杂应用开发-用户反馈”的一站式综合实验解决方案，并将社会科学实验的经典“控制-比较-比较因果逻辑”嵌入多层次的人机交互环境中。Epitome的用户友好界面使研究人员能够轻松设计和运行复杂实验场景，促进对人工智能社会影响的系统研究。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决现有社会科学实验中缺乏有效整合人工智能的工具和平台，导致人机交互研究的效率和质量不足。
核心思路：Epitome平台通过构建一个开放的实验环境，结合人工智能与社会科学的理论基础，提供系统化的实验设计和实施工具，以促进对人机交互的深入研究。
技术框架：Epitome的整体架构包括七个核心模块，涵盖基础模型、复杂应用开发和用户反馈，嵌入经典的社会科学实验逻辑，支持多层次的人机交互场景，如对话、群聊和多代理虚拟场景。
关键创新：Epitome的主要创新在于其开放性和跨学科整合能力，能够有效支持复杂实验设计，并在多种人机交互环境中应用，区别于传统的实验方法。
关键设计：Epitome采用了用户友好的画布式界面，允许研究人员灵活设计实验场景，同时在实验中嵌入控制和比较逻辑，以确保结果的可靠性和有效性。
📊 实验亮点
在实验中，Epitome成功复制了三项经典社会科学实验，展示了其在简化复杂实验设计和提高结果可靠性方面的能力。实验结果表明，Epitome能够显著提升人机交互的效率和质量，适合发表在顶级期刊上。
🎯 应用场景
Epitome平台具有广泛的潜在应用场景，包括政策制定、社会行为研究和人工智能技术的社会影响评估。通过提供系统化的实验工具，Epitome能够帮助研究人员深入探索人机交互的复杂性，为社会科学和人工智能的交叉研究提供支持。
📄 摘要（原文）
The integration of Large Language Models (LLMs) into social science experiments represents a transformative approach to understanding human-AI interactions and their societal impacts. We introduce Epitome, the world's first open experimental platform dedicated to the deep integration of artificial intelligence and social science. Rooted in theoretical foundations from management, communication studies, sociology, psychology, and ethics, Epitome focuses on the interactive impacts of AI on individuals, organizations, and society during its real-world deployment. It constructs a theoretical support system through cross-disciplinary experiments. The platform offers a one-stop comprehensive experimental solution spanning "foundation models-complex application development-user feedback" through seven core modules, while embedding the classical "control-comparison-comparative causal logic" of social science experiments into multilevel human-computer interaction environments, including dialogues, group chats, and multi-agent virtual scenarios. With its canvas-style, user-friendly interface, Epitome enables researchers to easily design and run complex experimental scenarios, facilitating systematic investigations into the social impacts of AI and exploration of integrated solutions.To demonstrate its capabilities, we replicated three seminal social science experiments involving LLMs, showcasing Epitome's potential to streamline complex experimental designs and produce robust results, suitable for publishing in the top selective journals. Our findings highlight the platform's utility in enhancing the efficiency and quality of human-AI interactions, providing valuable insights into the societal implications of AI technologies. Epitome thus offers a powerful tool for advancing interdisciplinary research at the intersection of AI and social science, with potential applications in policy-making, ...