Zespół badawczy kierowany przez doktoranta z Uniwersytetu Stanford Joon Sung Parka stworzył agentów symulacyjnych opartych na sztucznej inteligencji, odtwarzając repliki 1, 000 zróżnicowanych jednostek. Uczestnicy dwukrotnie wypełniali testy osobowości, ankiety społeczne i gry logiczne, a ich odpowiadające im agenty AI wykonywały te same zadania. Wyniki pokazały 85% podobieństwo między ludzkimi uczestnikami a ich replikami AI. Joon Sung Park uważa, że ci agenci AI mogą reprezentować przyszłość, ponieważ ostatecznie mogą dokładnie odwzorowywać decyzje podejmowane przez ludzi. Agenci symulacyjni oferują ekonomiczny, praktyczny i etyczny sposób prowadzenia badań nauk społecznych. Dzięki wykorzystaniu modeli AI, które zachowują się jak prawdziwi ludzie, badacze mogą testować interwencje w mediach społecznościowych, zachowania ruchu drogowego i inne. Obecne agentów AI oparte na narzędziach—stworzonych do wykonywania zadań takich jak wprowadzanie danych czy umawianie spotkań—różnią się od agentów symulacyjnych, ale oba typy mogą przyczynić się do rozwoju sztucznej inteligencji. John Horton z MIT Sloan sugeruje, że łączenie danych rzeczywistych ludzi w celu tworzenia programowalnych osobowości może znacząco przyspieszyć badania nad AI. Jednak badanie podkreśla potencjalne ryzyka, takie jak tworzenie nieautoryzowanych deepfake'ów oraz zapewnienie dokładnej reprezentacji ludzkich zachowań.

Zespół używał podstawowych metod ewaluacji, takich jak Ogólne Badanie Społeczne oraz testy oceniające pięć głównych cech osobowości, ale nie oddają one całej unikalności ludzi. Odkryto, że AI miała większe trudności z testami behawioralnymi, takimi jak "gra dyktatora". Aby przezwyciężyć te wyzwania, badacze przeprowadzili wywiady jakościowe, które uznali za skuteczne w uchwyceniu unikalnych ludzkich doświadczeń i szczegółów. Joon argumentuje, że wywiady ujawniają osobiste idiosynkrazje i wglądy, których ankiety nie są w stanie uchwycić. Doświadczywszy tego osobiście poprzez wywiady podcastowe, uważa je za potężną technikę poznawania jednostek. Hassaan Raza, CEO Tavus, zauważa, że produkcja bliźniaka cyfrowego tradycyjnie wymaga znacznego wkładu danych, ale nowe podejście sugeruje zbieranie mniej szczegółowych, lecz istotnych informacji ludzkich przez wywiady. Jego firma bada tę efektywną metodę tworzenia cyfrowych replik, sugerując krótkie, kolejne wywiady AI jako sposób na rozwijanie wszechstronnego cyfrowego bliźniaka.