Claude Code wurde verwendet, um über 4.000 Blind-Werewolf-Spiele mit LLMs zu simulieren

Simulationsaufbau und Ergebnisse

Ein Entwickler erstellte mit Claude Code einen kleinen Simulator, in dem große Sprachmodelle blindes Ein-Nacht-Werwolf gegeneinander spielen. Das Experiment lief etwa 4.600 Spiele über Modelle von OpenAI (GPT-4o-mini, GPT-5-mini) und xAI (Grok-3-fast, Grok-4-1-fast).

Die Spielvariante hat minimale Signale: 7 Spieler, 1 Werwolf, keine Rollen, eine kurze Diskussion, dann eine gleichzeitige Abstimmung. Der einzige Unterscheidungsfaktor zwischen den Spielern ist ihr Name. Trotz dieses begrenzten Aufbaus zeigte die Simulation konsistente Muster, bei denen einige Namen in jedem getesteten Modell deutlich häufiger abgestimmt werden als andere, während andere Namen fast nie abgestimmt werden.

Wichtige Einschränkungen und Zugang

Der Entwickler betont ausdrücklich, dass dies keine kausale Behauptung ist – nur ein Ergebnismuster aus einem Spielzeugaufbau. Die Namensgruppen sind breit gefasst, einige Namen kommen seltener vor, und es gibt mehrere Möglichkeiten, wie dies ein Artefakt des Aufbaus sein könnte, anstatt etwas Grundlegendes über die Modelle zu enthüllen. Die Konsistenz dieser Muster über Läufe und Modelle hinweg wurde jedoch als überraschend vermerkt.

Für diejenigen, die weiter erkunden möchten:

• Dashboard: https://huggingface.co/spaces/Queue-Bit-1/llm-bias-dashboard
• Code + Rohprotokolle: https://github.com/Queue-Bit-1/wolf

Der Entwickler ist neugierig, ob andere ähnliche Namenseffekte in Multi-Agenten-Simulationen beobachtet haben.