El editor de Downcodes lo llevará a conocer una investigación innovadora: el uso de modelos generativos de IA, especialmente modelos de lenguaje grande (LLM), para construir una arquitectura que pueda simular con precisión el comportamiento humano. Esta investigación proporciona herramientas sin precedentes para la investigación en ciencias sociales y su importancia merece una mayor exploración. Los investigadores recopilaron una gran cantidad de datos a través de entrevistas en profundidad y utilizaron estos datos para construir una "arquitectura de agente generativo" para crear miles de "clones" virtuales cuyos patrones de comportamiento son altamente consistentes con los humanos reales, proporcionando información para la investigación en ciencias sociales. Nuevas posibilidades.
Un nuevo estudio muestra que utilizando modelos generativos de IA, especialmente modelos de lenguaje grande (LLM), es posible construir una arquitectura que pueda simular con precisión el comportamiento humano en una variedad de situaciones. Los hallazgos proporcionan una nueva y poderosa herramienta para la investigación en ciencias sociales.
Los investigadores primero reclutaron a más de 1.000 participantes de diversos orígenes en los Estados Unidos y realizaron con ellos entrevistas en profundidad de dos horas para recopilar información sobre sus experiencias de vida, opiniones y valores. Luego, los investigadores utilizaron estas transcripciones de entrevistas y un modelo de lenguaje grande para construir una "arquitectura de agente generativo".
Esta arquitectura puede crear miles de "clones" virtuales basados en las entrevistas de los participantes, cada uno con una personalidad y patrones de comportamiento únicos. Los investigadores evaluaron el desempeño conductual de los clones a través de una serie de pruebas estándar de ciencias sociales, como la Prueba de Personalidad de los Cinco Grandes y juegos de economía conductual.
Sorprendentemente, los clones realizaron pruebas que fueron muy consistentes con los participantes reales. No sólo pueden predecir con precisión sus respuestas en los cuestionarios, sino que también pueden predecir sus respuestas conductuales en experimentos, como en experimentos en los que el poder afecta la confianza, donde los "clones" se comportaron como participantes reales y cuán digno de confianza era el grupo de alto poder. inferior al grupo de baja potencia.
Esta investigación muestra que los modelos de IA generativa se pueden utilizar para crear "humanos virtuales" altamente realistas y predecir el comportamiento de humanos reales. Esto proporciona un enfoque completamente nuevo para la investigación en ciencias sociales, utilizando por ejemplo estos "humanos virtuales" para probar los efectos de nuevas políticas de salud pública o estrategias de marketing sin la necesidad de experimentos a gran escala con personas reales.
Los investigadores también descubrieron que confiar únicamente en la información demográfica para construir "humanos virtuales" no es suficiente. Sólo combinando entrevistas en profundidad se puede simular con mayor precisión el comportamiento individual. Esto demuestra que cada individuo tiene experiencias y perspectivas únicas, y esta información es fundamental para comprender y predecir su comportamiento.
Para proteger la privacidad de los participantes, los investigadores planean construir una "biblioteca de agentes" y brindar acceso de dos maneras: acceso abierto a datos agregados para tareas fijas y acceso restringido a datos individuales para tareas abiertas. Esto facilita a los investigadores el uso de estos "humanos virtuales" y al mismo tiempo minimiza los riesgos asociados con el contenido de las entrevistas.
Sin duda, el resultado de esta investigación abre una nueva puerta para la investigación en ciencias sociales. Esperemos y veamos qué impactos de gran alcance tendrá en el futuro.
Dirección del artículo: https://arxiv.org/pdf/2411.10109
El éxito de esta investigación no solo demuestra la poderosa capacidad de la IA generativa para simular el comportamiento humano, sino que también proporciona nuevos métodos y herramientas para la investigación en ciencias sociales, brindando posibilidades ilimitadas para futuras investigaciones en ciencias sociales. desarrollo y aplicación de tecnología.