**ssrn-5377475（Yonathan A. Arbel）：《The Generative Reasonable Person》中文要点**

## TL;DR（≤100词）
本文提出“生成式理性人”（generative reasonable person）：把大型语言模型（LLM）当作可规模化的“模拟陪审团/普通人”工具，用来估计普通公众如何判断“合理性”。作者将随机对照试验（RCT）的设计迁移到LLM上（Silicon Randomized Controlled Trials, S-RCT），在过失（negligence）、欺诈下的同意（consent under deception）与合同解释（contract interpretation）三类情境中复制既有的人类被试研究（近一万次模拟判断）。结果显示模型能够复现与教科书直觉不一致但与民众判断一致的结构性模式；同时，数值校准与提示敏感性要求谨慎使用。

## 分节摘要（每节≤120词）
* **生成式理性人：把“经验基线”做出来**  
  传统上，“理性人/合理性”既被当作经验性（普通人怎么想）也被当作规范性（法律应当怎样）的标准，但经验基线昂贵、难以规模化，导致司法直觉常以“常识”的形式隐身。本文主张：在方法透明、可检验、可对抗的前提下，LLM可提供一个可扩展的经验参照系，让偏离公众理解成为需要论证的选择。

* **方法：Silicon RCT（S-RCT）与“无记忆会话”**  
  核心做法是利用API调用下LLM会话的“无记忆/无状态性”，把大量独立会话当作独立被试；跨会话随机分配条件，并比较处理效应，从而降低“背诵法律规则/迎合提示”的影响。作者还测试“persona（人物设定）提示”作为实验操控，观察其对与人类基线对齐程度的影响。

* **复制研究1（过失）：社会规范优先于成本—收益**  
  在复制Jaeger关于过失判断的实验中，普通人的“是否合理”更受“他人是否也这样做/社会常规”影响，而非Hand公式式的效率计算。模型在多种架构上复现了这种层级：社会规范操控带来的效应显著大于成本操控，呈现“民众—模型”一致、但与教科书强调的成本—收益框架张力更大的结果。

* **复制研究2（同意）：重要谎言 vs 本质谎言的悖论**  
  复制Sommers关于欺诈下同意的研究：人们往往认为“涉及交易本质的欺骗”（essential lie）更能腐蚀同意，即便他们承认“涉及利益条款的欺骗”（material lie）对受害者更重要。模型在多数架构上同时复现两点（重要性更高、但同意侵蚀更小），提示其捕捉到一种非教义性的“民间同意理论”结构。

* **复制研究3（合同解释）：隐藏费用的“形式主义层级”**  
  在合同情境中，普通人往往认为：隐藏费用“不公平”，但法院仍“更可能执行”；而主观同意介于二者之间（可执行性 > 同意 > 公平）。模型普遍复现这一结构性层级，并在量化距离上更接近普通消费者基线而非法律专业人士。persona提示往往进一步把模型推向“更像普通人”的校准方向。

* **用例与边界：司法、监管与合规的“经验护栏”**  
  作者讨论了生成式理性人在司法裁量、消费者误导判断、监管前测与企业合规筛查中的潜在用途：以较低成本提供快速的经验性反馈。但它不是“真理机器”：模型存在数值校准偏差、提示/模型选择敏感、代表性与透明度问题；若进入司法推理，应当披露模型与提示，并允许对抗式检验。

## 关键词
理性人标准；生成式理性人；硅抽样；随机对照试验（S-RCT）；无状态会话；人物设定提示；过失；Hand公式；社会规范；欺诈；同意；重要谎言/本质谎言；合同解释；隐藏费用；公平/同意/可执行性；民间形式主义；校准；司法直觉；监管前测