Stanford doktora öğrencisi Joon Sung Park'ın liderliğindeki bir araştırma ekibi, 1. 000 çeşitli bireyin kopyalarını yeniden yaratarak AI tabanlı simülasyon ajanları geliştirdi. Katılımcılar iki kez kişilik testleri, sosyal anketler ve mantık oyunları tamamladı ve sonra bunlara karşılık gelen AI ajanları aynı görevleri üstlendi. Sonuçlar, insan katılımcılar ile AI kopyaları arasında %85 benzerlik gösterdi. Joon Sung Park, bu AI ajanlarının geleceği temsil edebileceğine ve nihayetinde insan karar verme süreçlerini doğru bir şekilde çoğaltabileceklerine inanıyor. Bu simülasyon ajanları, sosyal bilim araştırmalarını yürütmek için maliyet etkin, pratik ve etik bir yöntem sunuyor. AI modelleri kullanarak gerçek insanlar gibi davranarak, araştırmacılar sosyal medya müdahalelerini, trafik davranışlarını ve daha fazlasını test edebilir. Mevcut araç tabanlı AI ajanları—veri girişi veya randevu ayarlama gibi görevleri yerine getirmek için tasarlananlar—simülasyon ajanlarından farklıdır, ancak her ikisi de AI gelişimini artırma potansiyeline sahiptir. MIT Sloan'dan John Horton, gerçek insan verilerini birleştirerek programlanabilir kişiler oluşturmanın AI araştırmalarını önemli ölçüde ilerletebileceğini öne sürüyor. Ancak, çalışma izinsiz deepfake üretimi ve insan davranışlarının doğru temsil edilmesi gibi potansiyel riskleri vurguluyor.

Ekip, Genel Sosyal Anket ve Beş Büyük kişilik özelliklerini değerlendiren testler gibi temel değerlendirme yöntemleri kullandı, ancak bunlar tüm insan benzersizliğini yakalamıyor. AI'nin "diktatör oyunu" gibi davranış testlerinde daha fazla zorlandığı bulundu. Bu zorlukların üstesinden gelmek için araştırmacılar kalitatif röportajlar gerçekleştirdi ve bu yöntemle benzersiz insan deneyimlerini ve detayları yakalamanın etkili olduğunu düşündüler. Joon, röportajların kişisel tuhaflıkları ve içgörüleri ortaya çıkardığını ve anketlerin yapamayacağı bilgileri sağladığını savunuyor. Kendisi bizzat podcast röportajları ile deneyimlediği için bunu bireyler hakkında bilgi edinmek için güçlü bir teknik olarak görüyor. Tavus'un CEO'su Hassaan Raza, dijital bir ikiz üretmenin geleneksel olarak büyük veri girdisi gerektirdiğini, ancak yeni yaklaşımın daha az ayrıntıya ihtiyaç duyan, ancak yine de önemli olan insan bilgisini röportajlar yoluyla toparlamayı önerdiğini belirtiyor. Şirketi, kapsamlı bir dijital ikiz geliştirmek için kısa, ardışık AI röportajları önererek bu verimli yöntemi araştırıyor.