Представьте себе, что вы проводите двухчасовое собеседование с искусственным интеллектом. Дружелюбный голос задает вопросы о вашем детстве, воспоминаниях, карьере и взглядах на такие темы, как иммиграционная политика. Результатом становится виртуальная копия вас самих, способная точно отражать ваши ценности и предпочтения.
Эта идея уже стала реальностью благодаря исследованию, проведенному специалистами из Стэнфорда и Google DeepMind. Их работа, опубликованная на платформе arXiv (ожидает рецензирования), описывает процесс создания «агентов моделирования» — цифровых копий реальных людей, которые способны действовать и принимать решения почти так же, как их аналоги.
Как работают агенты моделирования?
Под руководством Джун Сон Пака, аспиранта Стэнфорда, команда исследователей набрала 1000 участников разного возраста, пола, расы, уровня образования и политических взглядов. Каждому из них заплатили до $100 за участие в проекте. В ходе эксперимента с ними провели детальные интервью, на основании которых были созданы их агентские копии.
Чтобы проверить, насколько агенты похожи на реальных людей, участники и их цифровые двойники прошли серию тестов, включая личностные опросники, логические задачи и социальные сценарии. Результаты тестов совпали на 85%.
«Представьте, что у вас есть несколько маленьких цифровых копий, которые могут принимать решения так же, как вы. Это не только возможно, но, вероятно, станет будущим», — говорит Пак.
Зачем нужны цифровые двойники?
Агенты моделирования открывают новые возможности для исследований в социальных науках, где эксперименты с реальными людьми могут быть слишком дорогими, сложными или даже неэтичными. Такие модели помогут изучить, как эффективно бороться с дезинформацией, исследовать механизмы формирования общественного мнения или понять, какие факторы провоцируют пробки на дорогах.
Кроме того, агенты моделирования могут быть использованы для предсказания реакций людей на различные сценарии, такие как новые законы, экономические изменения или экологические инициативы.
Отличие от современных ИИ
Сегодняшние ИИ-агенты, такие как инструментальные модели Salesforce, Anthropic или OpenAI, созданы для выполнения задач: бронирования поездок, управления встречами или обработки данных. В отличие от них, агенты моделирования сосредоточены на воссоздании поведения и принятия решений, характерных для конкретного человека.
Эти два типа технологий могут работать вместе, создавая более мощные и универсальные ИИ-системы.
Ключ к точности — качественные интервью
Команда исследователей выбрала качественные интервью в качестве основного метода сбора данных. Этот подход позволяет выявить уникальные черты личности, которые сложно уловить в стандартных опросах.
Например, информация о человеке, пережившем рак, раскрывает его отношение к жизни и трудностям, что может повлиять на его решения и ценности.
В то же время существуют альтернативные подходы к созданию цифровых двойников, такие как анализ электронной почты, социальных сетей или других цифровых данных. Однако такие методы требуют значительных объемов данных, в то время как интервью обеспечивает высокую точность при меньших затратах.
Взгляд в будущее
Агенты моделирования могут стать инструментом, который преобразует исследования и развитие ИИ. Джон Хортон, доцент Массачусетского технологического института, подчеркивает, что такие технологии позволяют использовать симулированных участников для экспериментов, невозможных с реальными людьми.
Эти цифровые двойники не только облегчают исследовательскую работу, но и предоставляют уникальные возможности для изучения поведения человека в новых условиях.
Возможные риски и перспективы
Хотя технология выглядит многообещающей, эксперты отмечают, что её использование требует этического подхода. Вопросы конфиденциальности данных и контроля над действиями агентов остаются ключевыми.
Тем не менее развитие агентских копий открывает огромный потенциал. Они могут стать неотъемлемой частью будущего ИИ, помогая людям принимать решения, прогнозировать последствия и находить решения сложных задач.