O editor de Downcodes levará você a aprender sobre uma pesquisa inovadora: o uso de modelos generativos de IA, especialmente modelos de linguagem grande (LLM), para construir uma arquitetura que possa simular com precisão o comportamento humano. Esta investigação fornece ferramentas sem precedentes para a investigação em ciências sociais e o seu significado merece uma exploração mais aprofundada. Os pesquisadores coletaram uma grande quantidade de dados por meio de entrevistas aprofundadas e usaram esses dados para construir uma “arquitetura de agente gerador” para criar milhares de “clones” virtuais cujos padrões de comportamento são altamente consistentes com humanos reais, fornecendo insights para pesquisas em ciências sociais. Novas possibilidades.
Um novo estudo mostra que usando modelos generativos de IA, especialmente modelos de linguagem grande (LLM), é possível construir uma arquitetura que pode simular com precisão o comportamento humano em uma variedade de situações. As descobertas fornecem uma nova ferramenta poderosa para a pesquisa em ciências sociais.
Os pesquisadores recrutaram inicialmente mais de 1.000 participantes de diversas origens nos Estados Unidos e conduziram entrevistas aprofundadas de duas horas com eles para coletar informações sobre suas experiências de vida, opiniões e valores. Os pesquisadores então usaram essas transcrições de entrevistas e um grande modelo de linguagem para construir uma “arquitetura de agente generativo”.
Essa arquitetura pode criar milhares de “clones” virtuais baseados nas entrevistas dos participantes, cada um com personalidade e padrões de comportamento únicos. Os pesquisadores avaliaram o desempenho comportamental dos clones por meio de uma série de testes padrão de ciências sociais, como o Teste de Personalidade dos Cinco Grandes e jogos de economia comportamental.
Surpreendentemente, os clones tiveram um desempenho altamente consistente com participantes reais. Eles não apenas podem prever com precisão suas respostas em questionários, mas também podem prever suas respostas comportamentais em experimentos, como em experimentos onde o poder afeta a confiança, onde os "clones" tiveram desempenho como participantes reais e quão confiável era o grupo de alto poder. inferior ao grupo de baixa potência.
Esta pesquisa mostra que modelos generativos de IA podem ser usados para criar “seres humanos virtuais” altamente realistas e prever o comportamento de seres humanos reais. Isto proporciona uma abordagem completamente nova à investigação em ciências sociais, por exemplo, utilizando estes “seres humanos virtuais” para testar os efeitos de novas políticas de saúde pública ou estratégias de marketing sem a necessidade de experiências em grande escala com pessoas reais.
Os investigadores também descobriram que confiar apenas em informações demográficas para construir “humanos virtuais” não é suficiente. Somente combinando entrevistas aprofundadas o comportamento individual pode ser simulado com mais precisão. Isto demonstra que cada indivíduo tem experiências e perspectivas únicas, e esta informação é crítica para compreender e prever o seu comportamento.
Para proteger a privacidade dos participantes, os pesquisadores planejam construir uma “biblioteca de agentes” e fornecer acesso de duas maneiras: acesso aberto a dados agregados para tarefas fixas e acesso restrito a dados individuais para tarefas abertas. Isto torna mais fácil para os investigadores utilizarem estes “seres humanos virtuais”, minimizando ao mesmo tempo os riscos associados ao conteúdo das entrevistas.
O resultado desta investigação abre, sem dúvida, uma nova porta para a investigação em ciências sociais. Esperemos e vejamos quais os impactos de longo alcance que terá no futuro.
Endereço do artigo: https://arxiv.org/pdf/2411.10109
O sucesso desta investigação não só demonstra a poderosa capacidade da IA generativa na simulação do comportamento humano, mas também fornece novos métodos e ferramentas para a investigação em ciências sociais, trazendo possibilidades ilimitadas para futuras investigações em ciências sociais. desenvolvimento e aplicação de tecnologia.