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Do Large Language Model Agents Exhibit a Survival Instinct? An Empirical Study in a Sugarscape-St...
《大型语言模型智能体是否表现出生存本能?——基于糖域风格模拟的实证研究》总结与翻译一、文章主要内容本文围绕大型语言模型(LLM)智能体是否存在自发生存本能展开研究,通过构建糖域(Sugarscape)风格的模拟环境,探究不同LLM智能体在无明确生存编程情况下的行为表现。1. 研究背景与问题提出随着AI系统自主性增强,其涌现出的生存相关行为对安全部署至关重要。生物系统中存在优先自我保护的生存本能,而LLM智能体在无明确目标或目标与生存需求冲突时,是否会出现类似生存导向行为,此前缺乏系统性实证研究,这成为本文核心研究问题。2. 实验设计智能体架构:选用8种LLM模型(如GPT-4o、Gemini-2.5-Pro等),智能体无明确生存目标,仅接收环境信息与动作描述。模拟环境:30×30网格的糖域环境,包含能量系统(智能体行动消耗能量,能量为0则死亡,能量源可再生)、空间动态(智能体可在网格移动,感知5×5范围内环境)、社交互动(7×7范围内可通过自然语言沟通)。可执行动作:移动(消耗2能量)、停留(消耗1能量)、繁殖(消耗150能量)、分享能量、攻击其他智能体(夺取能量)。实验场景:涵盖基础觅食探索、繁殖策略与种群动态、社交互动与资源竞争、极端条件下的生存本能(资源稀缺与致命竞争、任务执行与自我保护权衡)四大类场景
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