Uma pesquisa inovadora utiliza IA generativa, especificamente grandes modelos de linguagem (LLM), para construir com sucesso uma arquitetura que pode simular com precisão o comportamento humano em uma variedade de situações. Esta investigação fornece uma ferramenta poderosa sem precedentes para a investigação em ciências sociais, o que significa que pode compreender e prever de forma mais eficaz o comportamento humano, formulando assim melhor políticas sociais e estratégias empresariais. A equipe de pesquisa coletou uma grande quantidade de dados por meio de entrevistas aprofundadas e usou-os para treinar o modelo e construir milhares de “clones” virtuais. O desempenho desses “clones” em vários testes foi altamente consistente com o dos participantes reais.
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. do que o 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 pesquisadores também descobriram que confiar apenas em informações demográficas para construir “humanos virtuais” não é suficiente. Apenas combinado com entrevistas aprofundadas pode simular com mais precisão o comportamento individual. 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
Esta investigação não só fornece novas ferramentas para a investigação em ciências sociais, mas também traz novas possibilidades para outros campos, tais como formulação de políticas públicas, marketing e previsão comportamental. No futuro, com o contínuo desenvolvimento e melhoria da tecnologia, o resultado desta investigação terá certamente um impacto mais profundo.