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source_url: "https://www.snai.edu/emba/2026/0616/91478.shtml"
title: "ASU资讯 | AI“显化”人类社交，大语言模型也热衷于“近朱者赤”"
meta_description: "凯瑞商学院信息系统学助理教授Marios Papachristou联合加州大学戴维斯分校团队发布研究，证实大语言模型在社交网络环境中会表现出与人类一致的社会行为特征，包括优先连接、三元闭合和同质性，并还原六度分隔与小世界效应。研究用真实数据集交叉验证，显示AI与人类社交选择高度同步，为商业研究提供“硅基实验”新范式。"
publish_date: "2026-06-16"
modify_date: "2026-06-29"
author: "上海国家会计学院"
publisher: "上海国家会计学院"
category: "新闻中心"
language: "zh-CN"
priority: 0.5
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# ASU资讯 | AI“显化”人类社交，大语言模型也热衷于“近朱者赤”
> 凯瑞商学院信息系统学助理教授Marios Papachristou联合加州大学戴维斯分校团队发布研究，证实大语言模型在社交网络环境中会表现出与人类一致的社会行为特征，包括优先连接、三元闭合和同质性，并还原六度分隔与小世界效应。研究用真实数据集交叉验证，显示AI与人类社交选择高度同步，为商业研究提供“硅基实验”新范式。

## 一、详细说明 
(该文章转自“CareyCommunity”微信公众号)

不知道你有没有过这种恍惚，在和ChatGPT和Gemini这样的AI工具对话中，觉得对方真的很像人类，不管Ta是有趣、高智商、还是甚至有点“高冷”；但其实在社交网络环境中，它们的不仅说话像人，连交友的方式和择友思维也一直在“同步”人类的习惯。

凯瑞商学院的信息系统学助理教授MariosPapachristou联合加州大学戴维斯分校YuanYuan团队，发布最新研究证实：**大型语言模型（即LLM）在社交网络环境中，会表现出与人类完全一致的社会行为特征**： ，该成果受到国际学界与商业领域的高度关注。

**凯瑞商学院**： 

**信息系统学助理教授**： 

**MariosPapachristou**： 

这项研究不仅打破了人们对AI“只会生成语言”的固有认知，更解锁了人工智能在商业研究、算法测试领域的全新应用可能。

**当AI学会社交，**复刻人类三大天性**： **： 

我们常说的LLM（largelanguagemodel，即大语言模型），是一种基于海量信息训练、通过数学模型理解并生成人类语言的人工智能，它的核心逻辑不是“独立思考”，而是“基于已有信息，预测最合理的下一个内容”。

Papachristou教授与研究团队，正是围绕大语言模型的预测能力展开实验，验证其能否模拟人类在社交网络形成中的行为模式，重点测试了人类社交选择中最核心的三大特征：

1**优先连接**： （preferentialattachment）

2**三元闭合**： （triadicclosure）

3**同质性**： （homophily）

**1**： **优先连接**： 

**也就是我们熟悉的“网红效应”。**： 

就像大家在社交平台上更愿意关注名人、头部博主一样，人们天生倾向于和已经拥有大量社交连接的人建立关系，最终形成“少数人坐拥海量关注，大多数人连接相对有限”的社交网络结构。

在实验中，研究团队用GPT、Claude、Llama三大主流大语言模型模拟网络增长过程，发现AI智能体和人类一样，会优先与网络中已经热门的节点建立连接。

**2**： **三元闭合**： 

**本质是“朋友的朋友，也能成为朋友”。**： 

在人类社交中，两个陌生人如果拥有共同好友，建立连接的概率会大幅提升。

而在10组对照模拟实验中，研究团队发现，大语言模型始终会和拥有共同“好友”的节点建立社交链接，完美复刻了这一人类社交规律。

**3**： **同质性**： 

**就是我们常说的“物以类聚，人以群分”。**： 

人们天生更愿意和与自己有相似爱好、观念、背景的人建立联系。

在实验中，研究团队为每个LLM智能体随机分配了爱好、喜欢的颜色、所在城市等标签，结果显示，在所有模拟场景中，LLM都表现出了极强的同质性，优先和有相同特征的同类建立连接；而幸运数字这类无关属性，几乎不会影响它们的社交选择。

除此之外，研究团队还发现，AI生成的社交网络，还完美还原了人类社交中的“六度分隔理论”与小世界效应，甚至连社群的形成逻辑，都和真实人类社交网络高度吻合。

**真人vsAI：**： **社交选择高度同步，仅差这一**： **点**： 

为了验证研究结论的普适性，研究团队用三组真实世界的数据集做了交叉验证，包括全美100所高校的Facebook社交数据、安道尔2015-2016年全国一年的通话记录，以及某企业内部员工的通讯数据集。

研究团队为大语言模型智能体匹配了真实人物的人设，让其做出社交连接选择，最终结果显示，真实世界数据完全印证了此前的模拟实验结论。更让人意外的是，在社交选择的优先级排序上，LLM和人类几乎完全一致：

**1**： **最看重同质性（志同道合）**： 

**2**： **其次是三元闭合（共同好友）**： 

**3**： **最后才是优先连接（热门效应）**： 

在不同场景的对照实验中，AI和人类的选择也踩中了完全相同的节奏：

►**在校园社交场景里，人和AI都优先寻找兴趣相投的同好**： 

►**而在企业职场网络中，人和AI都更倾向于和职级更高的对象建立连接。**： 

实验中，大语言模型与人类唯一的区别在于：AI在个体决策上比人类更稳定、更一致。

**Papachristou教授表示:**： 

这一特征有利有弊——在解决标准化问题时，稳定性是绝对优势；但在市场研究、消费者行为调研这类需要匹配人类偏好多样性的场景中，则需要对大语言模型做更多个性化设置。

**硅基实验：**： **商业研究新范式**： 

在Papachristou教授看来，这项研究最核心的价值，是为学术与商业研究打开了全新的想象空间。

大语言模型是目前人类能找到的、最接近真实人类行为的模拟代理，未来完全可以用AI智能体替代真人，开展“硅基实验”。

**Papachristou教授表示:**： 

我们的研究结果非常令人振奋，到目前为止，大语言模型是我们能找到的、模拟人类行为的最佳代理。

这意味着，**企业与研究者无需再花费大量的时间、金钱招募真人受试者，也无需再担心用户隐私泄露的问题**： ，就能通过AI模拟，完成推荐算法、招聘算法、资源分配算法的测试，甚至可以提前模拟新品上市、新政策落地后的市场反馈。

从互联网平台的推荐逻辑设计，到企业招聘制度的优化，再到品牌营销策略的前置验证，都能通过这项技术实现低成本、高效率的测试，商业应用前景不可限量。

**共商AI的边界&可能**： 

在持续推进AI与人类行为交叉研究的同时，Papachristou教授也始终聚焦技术的落地应用与伦理平衡，深入探索AI在商业场景中的负责任使用方式。

像Papachristou教授这样，始终以前沿探索回应行业需求，以学术研究赋能商业实践的学者，正是凯瑞商学院卓越学术生态的缩影。在这里，创新与责任并行，学术与实践共进，始终走在全球商学教育与AI交叉研究的最前沿。

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你的工作里，AI是帮你减负的“高智商”同盟，还是抢人饭碗让人焦虑的“潜在对手”

当AI不仅能模仿人类的语言，还能复刻人类的社交本能与决策逻辑，你又如何看待这场正在发生的、人与AI的双向进化？欢迎在评论区聊聊！

## 二、引用与来源
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