Downcodes の編集者は、コンピュータ サイエンスと社会学の分野の専門家で構成された研究チームが Google DeepMind と協力して、驚くべき人工知能アプリケーションを開発したことを知りました。このアプリは、わずか 2 時間のインタビューで、個人の非常に現実的な性格シミュレーションを生成します。この画期的な研究結果は arXiv プレプリント サーバーで公開されており、この論文ではこの技術の原理、応用、将来の開発の方向性について詳しく説明されており、社会科学研究のための新しいより効率的なツールを提供します。
最近、コンピューターサイエンスと社会学の分野の研究チームは、Google DeepMindと協力して、わずか2時間のインタビューで人の性格シミュレーションを生成できる新しい人工知能アプリケーションの開発に成功しました。研究チームは、arXiv プレプリント サーバー上で関連論文を公開し、この革新的な技術とその将来の開発方向を紹介しました。
この研究は、現在人気のある ChatGPT 大規模言語モデルに基づいて新しいモデルを開発し、参加者に質問し、その回答を記録することで、インタビュー対象者の性格特性を深く理解することを目的としました。具体的には、研究者はまず参加者に一連の質問をし、その答えを注意深く聞きます。 2 時間のインタビューの後、モデルは記録を停止し、収集した情報の分析を開始して、インタビュー対象者の性格に合ったシミュレーションを生成します。
模擬人格が生成された後、研究チームはそれをテストします。彼らは、シミュレーションの精度をテストするために、同じ質問をする実際の参加者とシミュレートされた性格を比較します。予備的な結果は、モデルの回答が実際の個人の回答と 85% 一致することを示しています。研究者らは、この成果は人間に取って代わることを目的としたものではなく、社会学的研究を促進することを期待していると指摘した。従来の社会学調査はアンケートに依存することが多く、このプロセスには時間と費用がかかります。
研究者らは、この新しいモデルを使用することで、特定のトピックに関する人々の意見を収集し、将来の調査のための新しいデータベースを提供したいと考えています。これにより、研究コストを大幅に削減できるだけでなく、研究範囲を広げ、社会が直面する重要な課題を深く掘り下げることができます。モデルをトレーニングするために、研究チームは1,000人の参加者にインタビューを実施し、生成されたこれらの性格シミュレーションを「エージェント」と呼びました。従来の AI アシスタントとは異なり、これらのエージェントは、将来のパーソナル ロボットにおける作業アシスタントと人間と機械の相互作用の機能を向上させる上で重要な役割を果たす可能性があります。
この研究は、性格シミュレーションにおける人工知能の可能性を実証するだけでなく、社会学研究に新たな展望を開き、将来の科学研究と技術応用の組み合わせに対する幅広い展望を示しています。
論文: https://techxplore.com/journals/arxiv/
ChatGPT に基づくこの革新的なテクノロジーは、社会科学研究に前例のない効率と幅をもたらし、また、パーソナライズされたサービスや人間とコンピューターのインタラクションの分野における人工知能の応用に新たな可能性をもたらします。 Downcodes の編集者は、この技術が将来的に社会の発展にさらに貢献できることを期待しています。