Et forskerteam ledet av Stanford PhD-studenten Joon Sung Park utviklet AI-baserte simuleringsagenter ved å lage kopier av 1, 000 ulike individer. Deltakerne fullførte personlighetstester, sosiale undersøkelser og logikkspill to ganger, og deres tilsvarende AI-agenter gjennomførte deretter de samme oppgavene. Resultatene viste en 85% likhet mellom menneskelige deltakere og deres AI-kopier. Joon Sung Park mener disse AI-agentene kan representere fremtiden, da de på sikt kan etterligne menneskelig beslutningstaking nøyaktig. Disse simuleringsagentene gir en kostnadseffektiv, praktisk og etisk metode for å gjennomføre samfunnsvitenskapelig forskning. Ved å bruke AI-modeller til å oppføre seg som ekte mennesker, kan forskere teste intervensjoner på sosiale medier, trafikkatferd og mer. Nåværende verktøybaserte AI-agenter—laget for å utføre oppgaver som dataregistrering eller å sette opp avtaler—skiller seg fra simuleringsagenter, men begge har potensial til å fremme AI-utvikling. John Horton fra MIT Sloan antyder at kombinasjonen av ekte menneskelige data for å skape programmerbare personligheter kan betydelig fremme AI-forskning. Studien fremhever imidlertid potensielle risikoer, som å skape uautorisert deepfakes og sørge for nøyaktig representasjon av menneskelig atferd.

Teamet brukte grunnleggende evalueringsmetoder, som General Social Survey og tester for å vurdere de fem store personlighetstrekkene, men disse fanger ikke all menneskelig unikhet. De fant at AI slet mer med atferdstester som "diktatorspillet. " For å overvinne disse utfordringene utførte forskerne kvalitative intervjuer, som de fant effektive for å fange unike menneskelige erfaringer og detaljer. Joon argumenterer for at intervjuer avdekker personlige særegenheter og innsikter som undersøkelser ikke kan. Etter å ha opplevd dette personlig gjennom podcastintervjuer, anser han dette som en kraftfull teknikk for å lære om individer. Hassaan Raza, administrerende direktør i Tavus, bemerker at det tradisjonelt kreves betydelig datainputt for å produsere en digital tvilling, men den nye tilnærmingen foreslår å samle mindre detaljerte, men viktige menneskelige opplysninger gjennom intervjuer. Hans selskap utforsker denne effektive metoden for å lage digitale kopier ved å foreslå korte, påfølgende AI-intervjuer som et middel til å utvikle en omfattende digital tvilling.