Команда дослідників під керівництвом аспіранта Стенфордського університету Джун Сунг Парк розробила симуляційних агентів на основі штучного інтелекту, створивши копії 1, 000 різноманітних осіб. Учасники пройшли тести на особистість, соціальні опитування та логічні ігри двічі, а їхні відповідні агенти штучного інтелекту згодом виконали ті ж завдання. Результати показали 85% схожість між людськими учасниками та їхніми AI-репліками. Джун Сунг Парк вважає, що ці агенти штучного інтелекту можуть представляти майбутнє, оскільки вони, можливо, зможуть точно відтворювати прийняття рішень людиною. Ці симуляційні агенти забезпечують економічний, практичний та етичний метод проведення досліджень у галузі соціальних наук. Використовуючи AI-моделі, що поводяться, як справжні люди, дослідники можуть тестувати втручання в соціальні мережі, поведінку на дорогах та інше. Сучасні AI-агенти, які виконують завдання, такі як введення даних або планування зустрічей, відрізняються від симуляційних агентів, але обидві концепції можуть підвищити розвиток штучного інтелекту. Джон Гортон з MIT Sloan припускає, що інтеграція даних реальних людей для створення програмованих персон може суттєво просунути дослідження AI. Однак, дослідження підкреслює можливі ризики, такі як створення несанкціонованих дипфейків і забезпечення точної репрезентації людських поведінок.

Команда використовувала базові методи оцінки, такі як Загальне соціальне опитування і тести на оцінку великої п'ятірки особистісних рис, але вони не охоплюють усю унікальність людини. З'ясувалося, що агенти AI більше зіштовхувалися з труднощами під час проходження поведінкових тестів, таких як "гра диктатора. " Щоб подолати ці виклики, дослідники провели якісні інтерв'ю, які виявилися ефективними для захоплення унікального людського досвіду та деталей. Джун стверджує, що інтерв'ю розкривають особисті особливості та інсайти, які опитування вловити не можуть. Він пережив це на власному досвіді через інтерв'ю для подкастів, вважаючи це потужною технікою для вивчення людей. Хассан Раза, генеральний директор Tavus, зазначає, що традиційно створення цифрового двійника вимагає значного обсягу даних, але новий підхід передбачає збирання менш детальної, але ключової людської інформації через інтерв'ю. Його компанія досліджує цей ефективний метод створення цифрових копій, пропонуючи короткі послідовні AI-інтерв'ю як засіб розробки повноцінного цифрового двійника.