Nature Human Behaviour于2026年10月26日发表综述《Large language models for computational social science》，系统讨论大语言模型在计算社会科学中的角色变化。原文摘要指出，当前大语言模型主要承担四类功能：模拟人类行为的研究对象、自动化分析的助手、协助提出假设的合作者，以及审计和改进研究质量的评估工具。
文章覆盖社会学、政治学、心理学、人类学和经济学等领域。其核心判断不是大语言模型可以直接替代社会科学研究，而是它们正在推动新的研究方法：一方面，模型可以加快文本分析、假设生成和社会行为模拟；另一方面，模型本身也已经成为人工智能普及社会中的一种新型研究对象。这个“工具与对象重合”的特征，使研究者需要同时评估模型能做什么，以及模型输出是否真实反映了人类社会。
综述同时强调了几项限制。摘要称，大语言模型在因果推断方面仍然存在困难，对隐私和错误信息也带来伦理风险；模型复现社会复杂性和不同群体身份的能力并不稳定，相关结论不能仅凭生成结果确认。由此看，未来较值得关注的不是单纯扩大模型规模，而是建立更严格的验证、偏差评估、隐私保护和人类参与机制。
需要说明的是，原文页面标注为Review Article，当前公开页面主要提供摘要，全文需要机构或订阅访问。因此，以上内容仅依据期刊页面可核验的摘要整理，未对综述全文中的具体案例、实验结果或完整文献结论作延伸判断。
参考来源：
由 AI 整理，仅供参考；请以原始来源为准。
