Der Herausgeber von Downcodes führt Sie zu einer bahnbrechenden Forschung: der Verwendung generativer KI-Modelle, insbesondere großer Sprachmodelle (LLM), zum Aufbau einer Architektur, die menschliches Verhalten genau simulieren kann. Diese Forschung bietet beispiellose Werkzeuge für die sozialwissenschaftliche Forschung, und ihre Bedeutung ist einer weiteren Untersuchung wert. Die Forscher sammelten durch ausführliche Interviews eine große Datenmenge und nutzten diese Daten zum Aufbau einer „generativen Agentenarchitektur“, um Tausende virtueller „Klone“ zu erstellen, deren Verhaltensmuster in hohem Maße mit echten Menschen übereinstimmen und Erkenntnisse für die sozialwissenschaftliche Forschung liefern. Brandneue Möglichkeiten.
Eine neue Studie zeigt, dass es mithilfe generativer KI-Modelle, insbesondere großer Sprachmodelle (LLM), möglich ist, eine Architektur aufzubauen, die menschliches Verhalten in verschiedenen Situationen genau simulieren kann. Die Ergebnisse stellen ein leistungsstarkes neues Werkzeug für die sozialwissenschaftliche Forschung dar.
Die Forscher rekrutierten zunächst mehr als 1.000 Teilnehmer mit unterschiedlichem Hintergrund in den Vereinigten Staaten und führten zweistündige Tiefeninterviews mit ihnen, um Informationen über ihre Lebenserfahrungen, Meinungen und Werte zu sammeln. Anschließend nutzten die Forscher diese Interviewtranskripte und ein großes Sprachmodell, um eine „generative Agentenarchitektur“ zu erstellen.
Diese Architektur kann auf der Grundlage der Interviews der Teilnehmer Tausende virtueller „Klone“ erstellen, von denen jeder eine einzigartige Persönlichkeit und einzigartige Verhaltensmuster aufweist. Die Forscher bewerteten die Verhaltensleistung der Klone mithilfe einer Reihe standardmäßiger sozialwissenschaftlicher Tests, beispielsweise des Big-Five-Persönlichkeitstests und verhaltensökonomischer Spiele.
Überraschenderweise zeigten die Ergebnisse der Klone in den Tests eine hohe Übereinstimmung mit echten Teilnehmern. Sie können nicht nur ihre Antworten auf Fragebögen genau vorhersagen, sondern auch ihre Verhaltensreaktionen in Experimenten vorhersagen, beispielsweise in Experimenten, in denen Macht das Vertrauen beeinflusst, in denen „Klone“ sich wie echte Teilnehmer verhielten und wie vertrauenswürdig die Gruppe mit hoher Macht war niedriger als die Gruppe mit niedriger Leistung.
Diese Forschung zeigt, dass generative KI-Modelle verwendet werden können, um äußerst realistische „virtuelle Menschen“ zu schaffen und das Verhalten realer Menschen vorherzusagen. Dies bietet einen völlig neuen Ansatz für die sozialwissenschaftliche Forschung und ermöglicht beispielsweise den Einsatz dieser „virtuellen Menschen“, um die Auswirkungen neuer Gesundheitspolitiken oder Marketingstrategien zu testen, ohne dass groß angelegte Experimente mit realen Menschen erforderlich sind.
Die Forscher stellten außerdem fest, dass es nicht ausreicht, sich ausschließlich auf demografische Informationen zu verlassen, um „virtuelle Menschen“ zu konstruieren. Nur durch die Kombination ausführlicher Interviews kann individuelles Verhalten genauer simuliert werden. Dies zeigt, dass jeder Einzelne über einzigartige Erfahrungen und Perspektiven verfügt und diese Informationen für das Verständnis und die Vorhersage seines Verhaltens von entscheidender Bedeutung sind.
Um die Privatsphäre der Teilnehmer zu schützen, planen die Forscher den Aufbau einer „Agentenbibliothek“ und den Zugriff auf zwei Arten: offenen Zugriff auf aggregierte Daten für feste Aufgaben und eingeschränkten Zugriff auf einzelne Daten für offene Aufgaben. Dies erleichtert Forschern den Einsatz dieser „virtuellen Menschen“ und minimiert gleichzeitig die mit dem Inhalt der Interviews verbundenen Risiken.
Dieses Forschungsergebnis öffnet zweifellos eine neue Tür für die sozialwissenschaftliche Forschung. Lassen Sie uns abwarten, welche weitreichenden Auswirkungen es in der Zukunft haben wird.
Papieradresse: https://arxiv.org/pdf/2411.10109
Der Erfolg dieser Forschung zeigt nicht nur die leistungsstarke Fähigkeit der generativen KI, menschliches Verhalten zu simulieren, sondern bietet auch neue Methoden und Werkzeuge für die sozialwissenschaftliche Forschung, die der zukünftigen sozialwissenschaftlichen Forschung unbegrenzte Möglichkeiten eröffnen Entwicklung und Anwendung von Technologie.