En la mesa de diseño
Emergent Societies
Modelos basados en agentes que puedes especificar, replicar y defender.
¿Cómo surge un patrón que nadie buscó a partir de muchas interacciones locales? Los modelos basados en agentes clásicos responden con reglas simples. Los agentes con modelos de lenguaje prometen un comportamiento más rico, y también nuevas maneras de engañarnos. Emergent Societies reúne ambos en un solo banco de trabajo, con la disciplina que convierte una simulación en evidencia y no en una animación.11Epstein, J. M. & Axtell, R. (1996). Growing Artificial Societies. MIT Press. Axelrod, R. (1997). The dissemination of culture. Journal of Conflict Resolution, 41(2).
Qué hace
- Modelos clásicos como línea base
- Difusión cultural (Axelrod), dinámica de opiniones con confianza acotada (Deffuant) y economías de Sugarscape como implementaciones de referencia.
- Después, agentes con modelos de lenguaje
- Agentes impulsados por modelos de lenguaje, con tu propio modelo o proveedor, que corren bajo el mismo protocolo para poder compararlos con la línea base clásica. En la hoja de ruta.
- Experimentos, no demos
- Especificaciones ODD, semillas, barridos de parámetros y réplicas de Monte Carlo, con medidas de emergencia exportadas para su análisis.
El método detrás
Una animación verosímil es un punto de partida, no una validación.
El proyecto nace de una línea de investigación sobre sociedades artificiales: bajo qué condiciones un mecanismo de interacción produce un patrón colectivo, y qué evidencia nos permite explicarlo o predecirlo. Por su espíritu está más cerca de la tradición académica de NetLogo y Mesa que de las simulaciones generativas a gran escala, y busca que la simulación basada en LLM sea reproducible.
Para quién es
- Científicos sociales computacionales
- Investigadores que exploran agentes generativos con cuidado metodológico
- Docentes de complejidad y simulación
En qué punto está
Una idea con prototipos funcionales de los modelos clásicos. Únete a la lista para seguir su desarrollo.
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Te escribiremos cuando haya algo que puedas probar. Tu interés también nos dice qué construir primero.