(deepl 번역)
인간 행동에 대한 연구는 전통적으로 현재에 초점을 맞춥니다. 결국 사람들은 현재 살아 있지 않으면 설문조사에 응하거나 실험에 참여할 수 없습니다. 여기에서는 이러한 한계를 해결할 수 있는 방법, 즉 역사적 대규모 언어 모델(HLLM)을 사용하는 방법을 제안합니다. 역사 텍스트 말뭉치에 대해 학습된 이러한 생성 모델은 시뮬레이션된 역사적 참여자 집단을 제공할 수 있습니다. 원칙적으로 이러한 가짜 개인들의 반응은 과거 사회의 심리를 반영하여 인간 본성에 대한 보다 강력하고 학제적인 과학을 가능하게 합니다.
(원문 초록)
The study of human behavior traditionally focuses on the here and now. After all, people cannot take surveys or participate in experiments if they are not alive today. Here, we propose a way to address this limitation—namely, the use of Historical Large Language Models (HLLMs). These generative models, trained on corpora of historical texts, may provide populations of simulated historical participants. In principle, responses from these faux individuals can reflect the psychology of past societies, allowing for a more robust and interdisciplinary science of human nature.
