当大模型驱动的智能体开始模拟社会运行，如何证明仿真跑出的轨迹可信？

9月5日，清华大学MEM教育中心举行了MEM项目咨询直播活动。2021级软件学院 MEM 校友刘昊以《多智能体科技政策演变仿真与预测》为题，介绍依托清华大学 AgentSociety2 平台构建的“证据—仿真—校验”三层闭环框架。

仿真为何难以进入研究主流

以中关村科技园区为例，其政策演变是地方政府、管委会、企业、科研机构与人才长期博弈的产物。刘昊指出传统方法有三重困境：案例研究难以回答反事实问题；计量方法难刻画主体间的策略互动与反馈回路；传统建模无法模拟政策制定者“读文件、看形势、权衡各方”的语义化判断。

大语言模型为第三重困境带来转机，但新问题随之而来：模型可能虚构政策事实。“黑盒本身底层就是黑盒，你再给它套很多工具，它还是个黑盒。”刘昊说，可信性正是制约社会模拟进入研究主流的关键障碍。

让地方志成为校验标尺

为此，刘昊提出“方志证据校验闭环”：

证据层——以三部志书构建方志证据库，形成政策实体点位基线；

仿真层——搭建“虚拟中关村”，智能体参数由实体点位数据标定；

校验层——按五类指标逐条比对，可疑结果推入人工复核。

证据在仿真前标定初始条件，仿真后成为比对标尺——“研究者能回答依据的是哪一页志书”。据介绍，前作实验中该机制使重大错误率由 5.7% 降至 2.2%。

先仿真，后实施

实验分回演验证、反事实归因、情景预测三阶段，为政策制定提供“先仿真、后实施”的路径。

从清华课堂到研究现场

刘昊谈起求学经历。“清华是为数不多不需要介绍的学校，但作为它的一分子，没有真实体验，你感受不到这个过程，”他说，“这真是我一生中离大师最近的一段经历。”

他曾在一次院士讲座后鼓起勇气请教，后获推荐，支持自己继续攻读博士。“清华不仅把我带进学术的礼堂，也为现在的职业发展增添了动力。”

“在历史与政策这类高知识密度领域，流畅从来不是可靠的代名词。”刘昊说，“社会模拟研究的可信度，不应寄托于模型规模或叙事流畅度，而应建立在可反查、可复现、可审计的证据链之上。”

【嘉宾介绍】

刘昊，清华大学2021级软件学院MEM、《可信AI公文写作》作者、 全栈工程师与架构师

【清华大学MEM】

清华大学MEM教育中心依托全校16+2个工科院系开展培养，拟在人工智能系统管理、具身智能与脑机接口等9个AI技术方向开展培养工作，致力于培养具备国际视野、创新能力与社会责任的高层次工程管理人才。2027 级招生工作现已启动，欢迎广大优秀人士报考。

撰写：秦颖超

图片：刘昊

编辑：秦颖超

审核：MEM教育中心