Представьте себе: два часа разговора с искусственным интеллектом, в процессе которого вы делитесь воспоминаниями, жизненным опытом и взглядами на важные темы. Уже вскоре этот виртуальный собеседник может стать вашей цифровой копией, способной удивительно точно отражать ваши ценности, предпочтения и поведение. Именно такую концепцию представила команда исследователей из Стэнфорда и Google DeepMind в своей недавней научной работе, опубликованной на платформе arXiv .
Как создавались цифровые двойники
Исследовательская группа под руководством аспиранта компьютерных наук Стэнфорда Чжун Сун Пака провела масштабный эксперимент с участием 1 000 человек, различающихся по возрасту, полу, расе, региону проживания, уровню образования и политическим взглядам. Участникам платили до $100 за их вклад в проект.
Для создания агентных моделей исследователи проводили интервью с каждым из участников. Затем они тестировали модели, сравнивая их с реальными людьми. Все участники дважды прошли тесты на личностные характеристики, социальные опросы и логические игры с интервалом в две недели. Затем те же тесты проходили цифровые двойники. Результаты оказались на 85% схожи с поведением реальных людей.
Цели и задачи исследования
Эти цифровые двойники, называемые "симуляционными агентами", имеют важное предназначение. Они упрощают исследования в социальных науках и других областях, где эксперименты с реальными людьми были бы слишком затратными, сложными или этически неприемлемыми.
К примеру, такие агенты могут использоваться для изучения того, насколько эффективно социальные медиа борются с дезинформацией, или как определённое поведение вызывает пробки на дорогах. Возможность воссоздать человеческое поведение в симуляциях открывает новые горизонты для научных экспериментов.
Симуляционные агенты против инструментальных
Важно отметить, что симуляционные агенты отличаются от других типов ИИ, которые сегодня развиваются ведущими компаниями. Большинство современных моделей, называемых инструментальными агентами, предназначены для выполнения задач: ввод данных, поиск информации или, в перспективе, бронирование путешествий и управление расписанием. Например, такие агенты уже анонсировала Salesforce, а их разработки также ведут Anthropic и OpenAI.
Хотя цели у этих типов агентов разные, их развитие связано. Исследования в области симуляционных агентов способствуют совершенствованию инструментальных агентов, отмечает профессор информационных технологий MIT Джон Хортон. Он называет описанную в работе методику гибридным подходом: реальных людей используют для создания персон, которые затем применяются в симуляциях.
Технические и этические аспекты
Несмотря на высокие результаты, исследование имеет свои ограничения. Например, методы оценки сходства между людьми и их агентами включали стандартные опросы, такие как General Social Survey, и тесты на "Большую пятёрку" личностных черт: открытость, добросовестность, экстраверсию, доброжелательность и нейротизм. Эти подходы дают полезную информацию, но не могут в полной мере отразить всю уникальность личности.
В поведенческих тестах, таких как "игра диктатора", агенты показали себя хуже, чем реальные люди. Это подчёркивает сложность создания моделей, способных в точности воспроизвести человеческие решения и моральные ценности.
Кроме того, работа поднимает важные вопросы этики. Технологии создания цифровых двойников могут быть использованы не только в научных целях. Как и технологии генерации изображений, они могут привести к созданию вредоносных дипфейков или инструментов, искажающих личность человека онлайн.
Интервью как основной метод
Для создания агентных моделей исследователи выбрали интервью как наиболее эффективный способ передачи уникальности человека языковым моделям ИИ. По словам Чжун Сун Пака, двухчасовой разговор способен раскрыть о человеке намного больше, чем любой опрос. Во время таких интервью могут всплыть уникальные детали, которые невозможно получить с помощью стандартных анкет. Например, информация о недавнем жизненном опыте, который может существенно повлиять на мировоззрение.
Альтернативные подходы
Помимо интервью, возможны и другие методы создания цифровых двойников. Некоторые компании, например Tavus, предлагают моделировать личность пользователей на основе их электронной переписки и других данных. Однако такой подход требует больших объёмов информации. Новая методика, описанная в исследовании, доказывает, что для построения модели может быть достаточно небольшого объёма данных. Например, коротких бесед с ИИ.
Перспективы технологии
Технология цифровых двойников открывает большие возможности как для науки, так и для бизнеса. Она может найти применение в исследованиях, маркетинге и разработке персонализированных сервисов. Но наряду с преимуществами остаются вызовы, связанные с этикой, безопасностью и точностью.
На сегодняшний день разработка симуляционных агентов находится в стадии активного изучения. Это важный шаг к созданию ИИ, который сможет не только выполнять задачи, но и глубже понимать человеческую природу.
