Resumen:Este artículo presenta ElecTwit, un marco de simulación diseñado para estudiar la persuasión dentro de sistemas multiagente, emulando específicamente las interacciones en plataformas de redes sociales durante una elección política. Al basar nuestros experimentos en un entorno realista, nuestro objetivo era superar las limitaciones de las simulaciones basadas en juegos utilizadas a menudo en investigaciones anteriores. Observamos el uso integral de 25 técnicas de persuasión específicas en la mayoría de los LLM evaluados, abarcando un rango más amplio de lo informado anteriormente. Las variaciones en el uso de técnicas y el resultado general de persuasión entre modelos resaltan cómo las diferentes arquitecturas de modelos y entrenamiento pueden afectar la dinámica en simulaciones sociales realistas. Además, observamos fenómenos únicos como mensajes del “núcleo de la verdad” y desarrollos espontáneos con una obsesión por la “tinta”, donde los agentes exigieron colectivamente pruebas escritas. Nuestro estudio proporciona una base para evaluar agentes persuasivos de LLM en contextos del mundo real, asegurando la alineación y previniendo resultados peligrosos.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 5 de enero de 2026.
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