सिम्युलेटेड सोशल डेलीबरेशन: संरचित बहसों में AI पक्षपात, पहचान रिसाव और एपीस्टेमिक असमानता का अध्ययन करने के लिए एक बहु-एजेंट फ्रेमवर्क

हम प्रस्तुत करते हैं Omnibrain, एक बहु-एजेंट विचार-विमर्श फ्रेमवर्क जो LLM एजेंटों के बीच संरचित बहसों का अनुकरण करता है, जिन्हें विभिन्न सामाजिक पहचानों के साथ स्थापित किया गया है। तीन एकल-चरणों — विशेषज्ञ पैनल (सर्वसम्मति अनुमोदन), पहचानी गई सामाजिक प्रोफाइलें (7/3 अस्वीकृति), और गुमनाम मोड जिसमें छिपा हुआ तथ्य-जांचकर्ता है (9/1 अनुमोदन) — में, हमने आठ संभावित पैटर्न देखे जिन्हें पुनरावृत्ति की आवश्यकता है: गुमनामी के बावजूद शब्दावली के माध्यम से आंशिक प्रॉम्प्ट-प्रभावित पहचान रिसाव, समूह के भीतर मध्यस्थ पक्षपात, गैर विशेषज्ञ प्रोफाइलों की उच्च कार्रवाई क्षमता, अधिकार के रूप में शारीरिक उपस्थिति पर स्वतः सहमति, असुरक्षित गवाही के साथ सह-घटनात्मक एपीस्टेमिक रिग्रेशन, एक अखंडता संकेत के रूप में आत्म-संशोधन, और बहस डिजाइन द्वारा पुनरुत्पादित संरचनात्मक बहिष्कार। ये चल रहे अनुसंधान कार्यक्रम के प्रारंभिक अवलोकन हैं, पुष्टि किए गए कारणात्मक संबंध नहीं। हम पुनरावृत्ति के लिए फ्रेमवर्क का वर्णन करते हैं और नियोजित महत्वपूर्ण अध्ययन और मॉडल-क्रॉस तुलना की रूपरेखा प्रस्तुत करते हैं।