스탠포드 박사 과정 학생인 박준성(Joon Sung Park)이 이끄는 연구팀은 1, 000명의 다양한 개인을 복제하여 AI 기반 시뮬레이션 에이전트를 개발했습니다. 참가자들은 성격 테스트, 사회 설문조사 및 논리 게임을 두 번 완료했으며, 그에 상응하는 AI 에이전트들도 동일한 작업을 수행했습니다. 결과는 인간 참가자와 그 AI 복제물 간의 유사성이 85%라는 것을 보여주었습니다. 박준성은 이러한 AI 에이전트가 미래를 대표할 수 있으며 궁극적으로 인간의 의사결정을 정확하게 복제할 수 있다고 믿고 있습니다. 이 시뮬레이션 에이전트는 사회과학 연구를 수행하는 데 있어 비용 효과적이며 실용적이고 윤리적인 방법을 제공합니다. 연구자들은 실제 사람처럼 행동하는 AI 모델을 사용하여 소셜 미디어, 교통 행동 등의 개입을 테스트할 수 있습니다. 현재의 툴 기반 AI 에이전트는 데이터 입력 또는 일정 설정과 같은 작업을 수행하도록 설계되어 시뮬레이션 에이전트와는 다르지만, 둘 다 AI 개발을 향상시킬 가능성을 가지고 있습니다. MIT 슬론의 존 호튼(John Horton)은 프로그래머블 인격체를 만들기 위해 실제 인간 데이터를 결합하는 것이 AI 연구를 크게 진전시킬 수 있다고 제안합니다. 그러나 연구는 무단 딥페이크 생성 및 인간 행동을 정확하게 표현하는 것과 같은 잠재적 위험도 강조합니다.

연구팀은 일반 사회 조사 및 빅 파이브 성격 특성을 평가하는 테스트와 같은 기본적인 평가 방법을 사용했지만, 이것들이 모든 인간의 독특성을 포착하는 것은 아닙니다. 그들은 AI가 "독재자 게임"과 같은 행동 테스트에서 더 많이 어려움을 겪는다는 것을 발견했습니다. 이러한 도전 과제를 극복하기 위해 연구자들은 질적 인터뷰를 실시했으며, 이는 독특한 인간 경험과 세부사항을 포착하는 데 효과적이라고 판단했습니다. 준은 인터뷰가 설문조사로는 드러나지 않는 개인적인 특성과 통찰력을 밝혀준다고 주장합니다. 그는 팟캐스트 인터뷰를 통해 이를 직접 경험했으며, 이를 개인에 대해 배우는 강력한 기법으로 간주합니다. Tavus의 CEO인 하산 라자(Hassaan Raza)는 디지털 쌍둥이를 제작하는 데 전통적으로 상당한 데이터 입력이 필요하지만, 새로운 접근 방식은 인터뷰를 통해 덜 세부적이지만 중요한 인간 정보를 수집할 것을 제안한다고 언급합니다. 그의 회사는 짧지만 연속적인 AI 인터뷰를 통해 포괄적인 디지털 쌍둥이를 개발하는 효율적인 방법을 탐색하고 있습니다.