Downcodes小編帶你了解一項突破性研究：利用生成式AI模型，特別是大型語言模型（LLM），建構能夠精確模擬人類行為的架構。這項研究為社會科學研究提供了前所未有的工具，其意義非凡，值得我們深入探討。研究人員透過深度訪談收集了大量數據，並利用這些數據構建了一個“生成式代理架構”，創造出上千個虛擬“克隆人”，其行為模式與真實人類高度一致，為社會科學研究提供了全新的可能性。
一項最新研究表明，利用生成式AI 模型，特別是大型語言模型（LLM），可以建立一種能夠在多種情境下準確模擬人類行為的架構。這項研究成果為社會科學研究提供了一個強大的新工具。
研究人員首先招募了1000多名來自美國不同背景的參與者，並對他們進行了長達兩小時的深度訪談，收集了他們的生活經驗、觀點和價值觀等資訊。然後，研究人員利用這些訪談記錄和一個大型語言模型建構了一個「生成式代理架構」。
這個架構能夠根據參與者的訪談內容創建出上千個虛擬的“克隆人”，每個“克隆人”都擁有獨特的個性和行為模式。研究人員透過一系列標準的社會科學測試，例如「大五人格測驗」和行為經濟學遊戲，來評估這些「克隆人」的行為表現。
令人驚訝的是，這些「克隆人」在測試中的表現與真實參與者高度一致。不僅能夠準確預測他們在問卷中的回答，還能預測他們在實驗中的行為反應，例如在權力影響信任的實驗中，「克隆人」的表現與真實參與者一樣，高權力組的信任度明顯低於低權力組。
這項研究成果表明，生成式AI 模型可以被用來創建高度逼真的“虛擬人類”，並用於預測真實人類的行為。這為社會科學研究提供了一種全新的方法，例如可以利用這些「虛擬人類」來測試新的公共衛生政策或行銷策略的效果，而無需進行大規模的真人實驗。
研究人員也發現，僅僅依靠人口統計資料來建構「虛擬人類」是不夠的，只有結合深度訪談內容才能更準確地模擬個體行為。這表明，每個個體都有其獨特的經驗和觀點，這些資訊對於理解和預測他們的行為至關重要。
為了保護參與者的隱私，研究人員計劃建立一個“代理庫”，並以兩種方式提供訪問權限:開放訪問固定任務的匯總數據，以及限制訪問開放任務的個體數據。這樣既可以方便研究人員使用這些“虛擬人類”，又能最大限度地降低與訪談內容相關的風險。
這項研究成果無疑為社會科學研究開啟了一扇新的大門，未來將會產生哪些深遠的影響，讓我們拭目以待。
論文網址：https://arxiv.org/pdf/2411.10109
這項研究的成功，不僅展現了生成式AI在模擬人類行為方面的強大能力，也為社會科學研究提供了新的方法和工具，為未來社會科學研究帶來無限可能，讓我們共同期待這項技術的進一步發展與應用。