を突然変異や交叉の演算子として利用し，進化計算大規模言語モデル（LLM）の豊かな言語的表現力に創造性とオープンエンド性をもたらす研究があるを活用し，個体間相互作用に関するエージェント[10,11]．Meyersonらは，いくつかのパターンを親とベース進化モデルの形質表現を拡張することで，リしてLLMに入力し，関連する新しいパターンを子アルで複雑な集団の進化ダイナミクスを明らかにす孫として生成する，Few-shotプロンプトに基づく言ることを目的とした2つの研究事例を概説する．一語モデル交叉を提案した[10]．バイナリビット列，つは協力行動に関する多様な性格特性の進化であ文章，方程式，テキストから画像へのプロンプト，り，自然言語で記述した高次の心理・認知特性とそPythonコードの進化に成功している．の行動をLLMを用いて進化モデルに盛り込む試み一方，社会集団の進化に対するモデルアプローチである．もう一つは，LLMを用いて単語に関連すでは，従来，進化ゲーム論等の数理生物学や，計算る話し言葉を生成することで，無限に生じる会話ト社会学・エージェントベースモデル（以下ABM）等ピック選好性の文化進化を表現する試みである．この計算論的手法を用いた抽象的な枠組みに基づいてれらを通して，LLMによる言語表現に基づく多様議論がされ，普遍的な知見がもたらされてきた．しで複雑な形質進化から示唆される社会進化ダイナミかし，前述のように大規模言語モデルが生み出すよクスについて論ずる．うな，多様な言語表現に基づく行動規則や，無限に生じる語彙のような自然言語の持つ複雑さをモデル

に盛り込むことは容易でなかったといえる．ChatGPT等の大規模言語モデル（以下LLM）は人本研究は，大規模言語モデルの豊かな言語的表現とAIとの関わり方を急速に改変し知能や意識とは力を活用し，社会における個体間相互作用に関する何かという人間の本質にかかわる問題に問いを投げエージェントベース進化モデルの形質表現を拡張すかけている[1]．この潮流において重要となるのはることで，リアルで複雑な集団の進化ダイナミクス生成モデルに基づく主体間の相互作用[2]や人が混を明らかにすることを目的とする．その初期的取り在する社会の進化ダイナミクスの理解である．組みとしての2つの研究事例について報告する．一関連する最近の研究として，LLMの認知機能（心つは大規模言語モデルを用いた協力行動に関する多の理論[3]，メタ認知[4]，ゲーム論的環境における様な性格特性の進化であり，従来のシンプルな数理行動と学習[5,6]，ビッグファイブ性格特性[7]な計算モデルでは表現が容易でなかった高次の心理・ど）の理解に関する取り組みが多数行われている．認知特性を言語的に記述し，その行動をLLMを用例えばPhelpsとRussellは，GPT-3.5が，社会的ジレいて生成することで進化モデルに盛り込む試みであンマにおける競争的，利他的，利己的，混合的な動る．もう一つは，LLMを用いて単語に関連する話機の自然言語記述を運用する能力を分析した[6]．し言葉を生成することで，無限に生じる会話トピッその結果，LLMは利他主義と利己主義の自然言語ク選好性の文化進化を表現する試みである．これら記述を解釈でき，ある程度適切に協力行動に反映さを通して，LLMによる言語表現に基づく多様で複せることができるが，限界もあることが示された．雑な形質進化から示唆される社会進化ダイナミクスまた，LLMの進化的アルゴリズムへの応用の取りについて論ずる．―1931―.成と突然変異操作．