Page 79 - 《党政研究》2026年第4期

将其作为真实人类意见的代理进行系统评估”。 研究表明，大语言模型生成的硅基样本对
〔 １〕
于低敏感性、共识性的问题可以近似地模仿出人类的态度，这就证明它的参数空间可以有
效地储存社会常识。但与此同时，在意识形态嵌入度高或者治理敏感度高的情况下，就会
出现系统性的偏差，这是由于信息压缩过程中不可避免的信息损耗和价值烙印造成的。
因此，基于大语言模型作为生成引擎的硅基样本其技术价值远超出自然语言处理的技
术突破。它经由数字的物态化过程，将认知事物以数学方式分解重组为巨大代码构成的解
释体系，使现实事物以数字信息形式存储于数据库，并用高度抽象化的符码模拟和表现现
实运行规律。通过离散对象建模，用有限要素模拟现实实体的运行规则，实现离散性与联
系性的建构，将现实社会转化为可存储、可计算的离散符号体系。再经过逻辑的机器化，
用智能体内部的逻辑和规则模拟现实对象的运行模式，从而将社会运行规律转化为可执
行、可推理的算法规则。最终在信息操控层面，实现信息输入与输出的一致性，完成对智
能体运行模式的可控性操控。 按照这个原理，智能体装置才能够实现对于现实社会运行
〔 ２〕
模式的可控性介入，更进一步地推动人文社会科学范式的改变，即从分析人类历史数据转
向人与智能体直接交流。从计算政治学研究的基础来看，它的研究基础正在发生着变化，
由以前的数据分析人类历史转变为同人的智能体直接交流，再从数据到智能体再到人与智
能体之间的交流。这也意味着计算政治学研究基础，正从分析人类历史数据转向与人的智
能体直接交互，而硅基样本的相关功能，正源于大语言模型这一对社会进行大规模隐式学
习的生成引擎。
（二）动态样本：从静态数据到动态行动元
当用大语言模型做技术支撑的时候，硅基样本的产生和使用就变成了动态的社会仿真
而不是单纯的文本模拟了，在这个过程中，不仅存在一个数据点的变化，而且是存在着硅
基样本本身作为一种计算政治学的研究对象所具有的本质特性，同时也表现出了其自身行
为逻辑以及交互属性，在一定条件下可以生成各种各样的政治基本单元。
硅基样本的理论和实践首先是从单个个体意见的静态模拟开始的。它的主要价值在
于，在精细提示工程的帮助下，研究人员可以在很短的时间内、以很低的成本得到覆盖各
个社会群体的合成样本来模拟或者预测某个人群对于某个问题的态度分布情况。例如有研
究向大语言模型输入从美国国家选举研究里抽取出来的真正受访者社会人口学背景数据，
从而创建可模拟人类政治态度的硅基主体，并证实其同人类调查数据在诸多层面的模式契
合之处。 本质上就是用大语言模型的算法保真度功能，把传统的不容易获得或者成本高
〔 ３〕
的横截面调查数据变成一种可以动态生成、无限复制的数据形态实验对象。这就使研究者
大致了解不同的社会群体对于某一政策议题的态度差别，也能够对调查设计中的样本偏差
做出预估并加以修正。
然而，硅基样本的真正潜力远不止于此。当研究的问题从某个人的态度转向了多个持
有不同意见的人们怎样互动以造成某种社会结果的时候，硅基样本就要从静态的数据点变
成动态的社会 “行动元”。在此种研究应用场域中，研究者会设定出多种拥有不同身份、
目的和决策规则的硅基样本，将它们置于一个模拟的社会环境 （即拟态空间）里，并使
它们按照事先设定好的规则或者自主推理能力来不断进行信息交流、策略调整和多轮互
动。每一个硅基样本智能体都是基本单位，在相互作用的过程中不断地自动调整自己的策
略，最终系统的宏观结果就会从这些微观的互动中自发地产生出来。这就意味着政治学研
究范式将发生深刻的变化，计算政治学将会成为一个可以主动设置参数、执行社会实验的
政策实验室，对于那些复杂而又非线性的、历史无法重复的动态社会过程，它能做前瞻性
推演并进行干预测试。
由此可见，把硅基样本明确定义为数字 “行动元”是理解其范式革命性的重要途径。

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