一項突破性研究利用生成式AI，特別是大型語言模型（LLM），成功建構了一個能夠在多種情境下精準模擬人類行為的架構。該研究為社會科學研究提供了前所未有的強大工具，其意義在於能夠更有效地理解和預測人類行為，從而更好地制定社會政策和商業策略。研究團隊透過深度訪談收集了大量數據，並以此訓練模型，建構了數千個虛擬“克隆人”，這些“克隆人”在各種測試中的表現與真實參與者高度吻合。
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
這項研究不僅為社會科學研究提供了新的工具，也為其他領域帶來了新的可能性，例如公共政策制定、行銷以及行為預測等。未來，隨著科技的不斷發展與完善，這項研究成果必將產生更深遠的影響。