Tim sa Stanforda razvija simulacijske AI agente sa sposobnošću donošenja odluka sličnih ljudskim.
Brief news summary
Istraživački tim sa Stanforda, kojeg predvodi Joon Sung Park, unapređuje AI kreiranjem agenata koji imitiraju ljudsko ponašanje, koristeći podatke prikupljene od 1,000 različitih ispitanika. Ovi učesnici su pružili detalje putem intervjua, procjena ličnosti, društvenih anketa i logičkih igara, omogućavajući razvoj "simulacionih agenata" koji mogu oponašati 85% ljudskih karakteristika. Park naglašava potencijal ovih agenata da revolucioniraju društvene nauke rješavanjem izazova u proučavanju problema kao što su dezinformacije na društvenim mrežama i prometna zagušenja, prevazilazeći etičke, finansijske i logističke prepreke. Za razliku od AI specifičnih za određene zadatke, ovi agenti integrišu ljudske osobine, što ističe i John Horton sa MIT-a. Ipak, postoje zabrinutosti zbog potencijalne zloupotrebe, poput online lažnog predstavljanja, i teškoća u obuhvatanju jedinstvenosti pojedinaca. AI i dalje ima poteškoće sa zadacima koji zahtijevaju pravičnost i personalizaciju, kako pokazuju studije poput "igre diktatora." Da bi poboljšao reprezentaciju pojedinaca, Park koristi kvalitativne intervjue, oslanjajući se na svoje iskustvo u podcastingu. Kompanije poput Tavusa zagovaraju da opsežni skupovi podataka nisu uvijek neophodni, jer intervjui mogu biti dovoljni. Izvršni direktor Tavusa, Hassaan Raza, podržava ovaj pristup, ukazujući na pomak AI ka boljim tehnikama intervjuisanja.Istraživački tim pod vodstvom Joon Sung Parka, doktorskog studenta sa Stanforda, razvio je AI-agente za simulaciju rekreiranjem replika 1. 000 raznovrsnih pojedinaca. Učesnici su dva puta ispunjavali testove ličnosti, socijalne ankete i logičke igre, a njihovi odgovarajući AI agenti su potom preuzimali iste zadatke. Rezultati su pokazali 85% sličnosti između ljudskih učesnika i njihovih AI replika. Joon Sung Park vjeruje da bi ovi AI agenti mogli predstavljati budućnost jer bi možda mogli tačno replicirati ljudsko donošenje odluka. Ovi simulacijski agenti pružaju isplativ, praktičan i etički metod za provođenje istraživanja u društvenim naukama. Korištenjem AI modela koji se ponašaju kao stvarni ljudi, istraživači mogu testirati intervencije na društvenim mrežama, prometnim ponašanjima i više. Trenutno AI agenti zasnovani na alatima—koji su izgrađeni za obavljanje zadataka kao što su unos podataka ili zakazivanje termina—razlikuju se od simulacijskih agenata, ali oba imaju potencijal da unaprijede razvoj AI-ja. John Horton sa MIT Sloan predlaže da kombinovanje stvarnih ljudskih podataka za stvaranje programabilnih persona može značajno unaprijediti istraživanja u oblasti AI-ja. Međutim, studija ističe potencijalne rizike, kao što su kreiranje neovlaštenih deepfakeova i osiguranje tačnog prikaza ljudskih ponašanja.
Tim je koristio osnovne metode procjene, kao što su General Social Survey i testovi za procjenu pet velikih crta ličnosti, ali oni ne obuhvataju svu ljudsku jedinstvenost. Otkrili su da se AI teže nosi s testovima ponašanja poput "igre diktatora. " Da bi prevazišli ove izazove, istraživači su proveli kvalitativne intervjue, za koje su smatrali da su efikasni za zabilježavanje jedinstvenih ljudskih iskustava i detalja. Joon tvrdi da intervjui otkrivaju lične idiosinkrazije i uvide koje ankete ne mogu. Iskusio je ovo iz prve ruke putem podcast intervjua i smatra to moćnom tehnikom za upoznavanje pojedinaca. Hassaan Raza, direktor Tavusa, napominje da tradicionalno proizvodnja digitalnog blizanca zahtijeva značajan unos podataka, ali novi pristup sugerira prikupljanje manje detaljnih, ali vitalnih ljudskih informacija putem intervjua. Njegova kompanija istražuje ovu efikasnu metodu za kreiranje digitalnih replika sugerirajući kratke, uzastopne AI intervjue kao sredstvo za razvoj sveobuhvatnog digitalnog blizanca.
Watch video about
Tim sa Stanforda razvija simulacijske AI agente sa sposobnošću donošenja odluka sličnih ljudskim.
Try our premium solution and start getting clients — at no cost to you
