Equipes de pesquisa da Universidade de Stanford, da Universidade de Washington e do Google DeepMind usaram dados de entrevistas de mais de 1.000 eleitores americanos para desenvolver um agente de IA que pode simular com precisão o comportamento humano. Esses agentes de IA são baseados no modelo GPT-4o e podem reproduzir as respostas reais dos entrevistados quando os usuários fazem perguntas, proporcionando novas possibilidades de teste de teorias em áreas como economia, sociologia, organização e ciência política. A equipe de pesquisa tornou público o conjunto de dados contendo 1.000 agentes de IA no GitHub para facilitar pesquisas futuras, ao mesmo tempo em que empregou mecanismos rígidos de controle de acesso para proteger a privacidade dos participantes. Esta pesquisa fornece uma nova ferramenta poderosa para compreender e prever o comportamento humano e espera-se que impulsione avanços significativos na pesquisa em ciências sociais.
Os pesquisadores construíram esses agentes de IA usando dados de entrevistas de mais de 1.000 eleitores dos EUA. A idade, o género, a formação educacional e as opiniões políticas destes entrevistados representam a diversidade da sociedade americana. O agente de IA analisa esses registros de entrevistas e utiliza o modelo GPT-4o para reproduzir as verdadeiras reações dos entrevistados quando os usuários fazem perguntas.
Em termos de implementação específica, a equipe de pesquisa conduziu uma entrevista aprofundada de duas horas para cada participante e usou o modelo Whisper da OpenAI para converter o conteúdo da entrevista em texto. Este método melhora muito a precisão dos agentes de IA. Num teste de previsão do comportamento humano, um agente de IA baseado em dados de entrevistas previu com sucesso as respostas humanas a inquéritos sociais gerais com 85% de precisão, significativamente melhor do que um agente de IA que se baseou apenas em informações demográficas básicas.
Os pesquisadores também realizaram cinco experimentos em ciências sociais, e os resultados mostraram que em quatro experimentos, os resultados produzidos pelos agentes de IA foram altamente consistentes com as respostas dos participantes humanos, com um coeficiente de correlação de 0,98. Isto sugere que os métodos baseados em entrevistas demonstram maior precisão e melhor equilíbrio na análise das respostas de diferentes ideologias políticas e grupos étnicos.
Para facilitar a pesquisa de acompanhamento, a equipe de pesquisa carregou o conjunto de dados de 1.000 agentes de IA criados no GitHub para uso por outros cientistas. Para proteger a privacidade dos participantes, a equipe adotou um sistema de acesso de dois níveis.
Os cientistas têm livre acesso a dados agregados de respostas para determinadas tarefas, enquanto o acesso a dados de respostas individuais em estudos abertos requer permissões especiais. Este sistema foi projetado para ajudar os pesquisadores a estudar melhor o comportamento humano, protegendo ao mesmo tempo a privacidade dos participantes originais da entrevista.
Entrada do projeto: https://github.com/joonspk-research/genagents
Destaque:
O agente de IA desenvolvido pela equipe de pesquisa é baseado em dados de entrevistas e pode simular com precisão o comportamento humano e melhorar a precisão da pesquisa em ciências sociais.
A precisão da previsão do agente de IA em pesquisas sociais atingiu 85%, significativamente melhor do que um agente que dependia apenas de informações demográficas.
O conjunto de dados está disponível publicamente e acessível a outros pesquisadores através do GitHub, facilitando a pesquisa sobre o comportamento humano e ao mesmo tempo protegendo a privacidade dos participantes.
Os resultados inovadores desta investigação proporcionam uma nova ferramenta poderosa para a investigação em ciências sociais e apontam o caminho para a futura aplicação da inteligência artificial no campo das ciências sociais.