Equipos de investigación de la Universidad de Stanford, la Universidad de Washington y Google DeepMind utilizaron datos de entrevistas de más de 1.000 votantes estadounidenses para desarrollar un agente de inteligencia artificial que puede simular con precisión el comportamiento humano. Estos agentes de IA se basan en el modelo GPT-4o y pueden reproducir las respuestas reales de los encuestados cuando los usuarios hacen preguntas, brindando nuevas posibilidades para probar teorías en campos como la economía, la sociología, la organización y las ciencias políticas. El equipo de investigación hizo público el conjunto de datos que contiene 1000 agentes de IA en GitHub para facilitar futuras investigaciones, al tiempo que emplea estrictos mecanismos de control de acceso para proteger la privacidad de los participantes. Esta investigación proporciona una nueva y poderosa herramienta para comprender y predecir el comportamiento humano y se espera que impulse avances significativos en la investigación de las ciencias sociales.
Los investigadores construyeron estos agentes de IA utilizando datos de entrevistas de más de 1.000 votantes estadounidenses. La edad, el género, la formación académica y las opiniones políticas de estos entrevistados representan la diversidad de la sociedad estadounidense. El agente de IA analiza estos registros de entrevistas y utiliza el modelo GPT-4o para reproducir las verdaderas reacciones de los entrevistados cuando los usuarios hacen preguntas.
En términos de implementación específica, el equipo de investigación realizó una entrevista en profundidad de dos horas para cada participante y utilizó el modelo Whisper de OpenAI para convertir el contenido de la entrevista en texto. Este método mejora enormemente la precisión de los agentes de IA. En una prueba de predicción del comportamiento humano, un agente de IA basado en datos de entrevistas predijo con éxito las respuestas humanas a encuestas sociales generales con un 85% de precisión, significativamente mejor que un agente de IA que se basó únicamente en información demográfica básica.
Los investigadores también realizaron cinco experimentos de ciencias sociales y los resultados mostraron que en cuatro experimentos, los resultados producidos por los agentes de IA fueron muy consistentes con las respuestas de los participantes humanos, con un coeficiente de correlación de 0,98. Esto sugiere que los métodos basados en entrevistas demuestran una mayor precisión y un mejor equilibrio en el análisis de las respuestas de diferentes ideologías políticas y grupos étnicos.
Para facilitar la investigación de seguimiento, el equipo de investigación cargó en GitHub el conjunto de datos de 1000 agentes de IA que creó para que lo utilicen otros científicos. Para proteger la privacidad de los participantes, el equipo adoptó un sistema de acceso de dos niveles.
Los científicos tienen acceso gratuito a datos de respuesta agregados para determinadas tareas, mientras que el acceso a datos de respuesta individuales en estudios abiertos requiere permisos especiales. Este sistema está diseñado para ayudar a los investigadores a estudiar mejor el comportamiento humano y al mismo tiempo proteger la privacidad de los participantes de la entrevista original.
Entrada del proyecto: https://github.com/joonspk-research/genagents
Destacar:
El agente de IA desarrollado por el equipo de investigación se basa en datos de entrevistas y puede simular con precisión el comportamiento humano y mejorar la precisión de la investigación en ciencias sociales.
La precisión de la predicción del agente de IA en las encuestas sociales alcanzó el 85%, significativamente mejor que la de un agente que se basara únicamente en información demográfica.
El conjunto de datos está disponible públicamente y es accesible para otros investigadores a través de GitHub, lo que facilita la investigación sobre el comportamiento humano y al mismo tiempo protege la privacidad de los participantes.
Los resultados revolucionarios de esta investigación proporcionan una nueva y poderosa herramienta para la investigación en ciencias sociales y señalan el camino para la futura aplicación de la inteligencia artificial en el campo de las ciencias sociales. Merece atención y mayor exploración.