Simulácia správania ľudí pomocou AI: Nový nástroj pre rozhodovanie

Nedávno sa konal webinár Stanford Online, ktorý predstavil fascinujúci pokrok v oblasti simulácie ľudského správania pomocou umelej inteligencie (AI). Hovorca prezentoval nový prístup k vytváraniu „digitálnych dvojníkov“ ľudí – AI agentov, ktorí dokážu realisticky imitovať naše rozhodnutia a reakcie. Táto technológia má potenciál zmeniť spôsob, akým robíme rozhodnutia v rôznych oblastiach života, od podnikania až po politiku. Webinár sa venoval výzvam spojeným s predpovedaním ľudského správania a predstavil inovatívne riešenia na ich prekonanie.

Kľúčové poznatky

• Problém neúplných informácií: Ľudia často robia rozhodnutia na základe neúplných informácií, čo vedie k chybám a neočakávaným výsledkom.
• „What If?“ stroj: Hovorca navrhol vytvorenie nástroja, ktorý by simuloval rôzne scenáre a umožnil nám vidieť potenciálne reakcie na naše rozhodnutia predtým, ako ich urobíme.
• Generatívni agenti a projekt Smallville: Vďaka pokroku v oblasti LLM (Large Language Models) je možné vytvárať generatívnych agentov – AI simulácie ľudí, ktoré vykazujú realistické správanie. Projekt „Smallville“ demonštroval mestské prostredie plné takýchto agentov.
• Dôraz na kvalitatívne dáta: Nový prístup využíva 2-hodinové rozhovory s reprezentatívnou vzorkou Američanov na vytvorenie detailných „digitálnych dvojníkov“.
• Vysoká presnosť a znižovanie predsudkov: Rozhovory výrazne zlepšujú presnosť simulácie (85% replikácia), pričom sa znižuje vplyv predsudkov. Politika predstavuje najväčšiu výzvu, zatiaľ čo rozdiely v presnosti medzi pohlaviami a rasami sú menšie a ďalším zlepšením podliehajú.
• Validácia vedeckými štúdiami: Tím replikoval päť štúdií z renomovaných časopisov a úspešne identifikoval jednu chybnú štúdiu.

Od agent-based modelov k digitálnym dvojníkom

Tradičné agent-based modely, používané už od roku 1978, mali obmedzený dopad na reálny svet kvôli ich rigidite a neschopnosti presne imitovať komplexitu ľudského správania. Nový prístup sa zameriava na získavanie bohatých kvalitatívnych dát prostredníctvom rozsiahlych rozhovorov s ľuďmi. Tieto rozhovory slúžia ako základ pre vytvorenie „digitálnych dvojníkov“, ktorí dokážu lepšie predpovedať a simulovať ľudské reakcie v rôznych situáciách.

Ako sa meria presnosť?

Tím vedcov vyvinul sofistikovaný systém na meranie presnosti simulácie. Porovnávajú odpovede agentov na prieskumy a experimenty s odpoveďami skutočných ľudí, pričom používajú štatistické metódy na posúdenie miery replikácie správania a postojov. Zaujímavé je, že účastníci prieskumu vyplňujú dotazníky dvakrát v intervale dvoch týždňov, čo umožňuje zohľadniť prirodzené výkyvy názorov. Presnosť sa meria ako pomer medzi odpoveďami agenta a odpoveďami skutočnej osoby – ideálne je dosiahnuť hodnotu 1.0, čo znamená, že agent replikuje správanie rovnako presne, ako človek sám seba.

Aplikácie a budúcnosť AI simulácií

Táto technológia má široké spektrum potenciálnych aplikácií. Od pomoci manažérom pri rozhodovaní o zmene stratégie až po predpovedanie reakcií zákazníkov na nové produkty. Hovorca navrhol vytvorenie „banky agentov“ – rozsiahlej databázy simulovaných ľudí, ktorí by mohli slúžiť na testovanie rôznych scenárov a riešení problémov. Predstavil aj koncept „Look Before You Launch“ nástrojov pre online platformy, ktoré by pomohli predchádzať nežiaducim javom, ako je polarizácia alebo šírenie dezinformácií. Ďalšou možnosťou je využitie simulácií na tréning soft skills, napríklad prostredníctvom simulovaných konfliktov.

Odporúčania a úvahy

Technológia AI simulácie ľudského správania predstavuje obrovský potenciál pre zlepšenie rozhodovania v rôznych oblastiach života. Je však dôležité pristupovať k nej zodpovedne a kriticky. Pri vytváraní agentov by sme sa mali vyhnúť zjednodušeným demografickým profilom a namiesto toho sa zamerať na získavanie bohatých kvalitatívnych dát prostredníctvom rozhovorov. Je tiež nevyhnutné dôkladne validovať simulácie a byť si vedomí potenciálnych predsudkov, ktoré môžu ovplyvniť výsledky.

Dôležité odkazy

• Proceedings of the National Academy of Sciences (štúdie replikované tímom)

Približne 166 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.83 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.