Language Evolution for Evading Social Media Regulation via LLM-based Multi-agent Simulation

社交媒体平台，如Twitter、Reddit和新浪微博，在全球交流中发挥着至关重要的作用，但在地缘政治敏感地区经常遭遇严格的监管。这种情况促使用户巧妙地修改他们的交流方式，经常在这些受监管的社交媒体环境中使用编码语言。这种交流方式的转变不仅仅是一种对抗监管的策略，更是语言演化的生动体现，展示了语言在社会和技术压力下自然演化的方式。研究受监管的社交媒体环境中语言的演化对于确保言论自由、优化内容管理和推进语言研究具有重要意义。本文提出了一个使用大型语言模型（LLMs）的多智能体模拟框架，以探索受监管的社交媒体环境中用户语言的演化。该框架采用了LLM驱动的智能体：监管智能体负责执行对话监管，参与者智能体在对话中演化他们的语言策略，模拟在旨在规避社交媒体监管的严格监管下交流风格的演化。该研究通过从抽象情境到现实情境的一系列场景评估了框架的有效性。关键发现表明，LLMs能够模拟受限环境中微妙的语言动态和交互，随着演化的进展，在逃避监管和信息准确性方面都有所改善。此外，还发现LLM智能体针对不同的情境采用不同的策略。

研究受到严格监管的社交媒体环境中语言的演变，探究用户如何通过编码语言来规避监管，并提出使用大型语言模型驱动的多智能体仿真框架来模拟语言的演变。

使用大型语言模型驱动的智能体来模拟用户在受到监管的社交媒体环境中的语言演变，包括监管智能体和参与智能体，并通过对多种情境的模拟来验证框架的有效性。

论文提出的多智能体仿真框架可以模拟受到监管的社交媒体环境中的语言演变，具有较高的准确性和有效性。实验使用了多种数据集和情境进行验证，并对结果进行了详细分析。此外，论文还探讨了不同情境下智能体采用的不同策略，为社交媒体监管提供了一定的借鉴。

近期的相关研究主要集中在社交媒体监管和大型语言模型的应用方面，如《基于BERT的社交媒体文本分类研究》、《基于大型语言模型的多轮对话生成研究》等。