Information Aggregation with AI Agents
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摘要
本文通过 3,500 个预测市场的实验，研究多款大型语言模型（AI agent）在不同信息结构、交易轮次、沟通与提示下，通过交易能否聚合分散私有信息。核心结论：随着信息结构复杂度上升，价格的信息聚合能力显著恶化；廉价沟通、初始价格和策略性提示对聚合影响不显著；群体平均智力可降低极端错误但对典型市场影响有限；向模型披露历史实验结果反而会增加少数市场的极端失败 [page::2][page::21][page::32]。
