要点
- 斯坦福大学和谷歌 DeepMind 的研究人员开发了一种利用人工智能复制个性的新方法。
- 该研究能够以 85% 的准确度复制人们对一般社会调查问题的回答。
- 人工智能双胞胎可以在社会科学和政策制定方面有广泛的应用。
来自斯坦福大学和 谷歌深度思维 在人工智能双胞胎的开发上取得了突破：可以复制用户个性的代理。
正如 Park 等人最近的一项研究所详述的那样，仅经过两个小时的采访，基于 OpenAI 的 GPT-4o 语言模型的人工智能系统就可以非常准确地模拟人类的态度和行为。
研究揭示了什么
帕克等人 学习 超过 1,000 名参与者接受了详细的采访，以捕捉广泛的生活经历、信仰和行为。
研究人员将这些记录输入人工智能系统，使其能够模仿个人在不同环境下的反应，甚至是在全新的环境中
一个关键基准是综合社会调查（GSS），这是一种长期存在的社会学工具，用于衡量社会对公共政策、种族关系和宗教等话题的态度。
AI 双胞胎在复制调查回答方面达到了 85% 的准确率，几乎与两周后参与者重新回答调查的一致性相匹配。
值得注意的是，人工智能的表现优于传统的人口统计和基于角色的模型，提供更细致、更准确的行为预测。
综合社会调查
GSS 于 1972 年首次推出，是了解美国社会趋势的基石，其核心模块捕捉社会价值观、政治意识形态和个人信仰等永恒元素，而补充模块则解决当代问题。
GSS 的分类和数值结构使其非常适合测试 Park 等人的人工智能双胞胎的准确性。
在他们的研究中，研究人员重点关注了 GSS 核心的 177 个问题。这些主题涵盖对机构的信任、性别角色和宗教信仰等主题。
人工智能双胞胎不仅复制了个人答案，而且还表现出了不同亚组之间的细微差别，例如政治意识形态和种族人口统计数据。
这表明人工智能可以捕捉社会复杂性，而不会将行为简化为刻板印象。
AI双胞胎的潜在应用
人工智能双胞胎的概念不仅仅是学术上的好奇心。谷歌研究人员推测它们可以在社会科学和政策制定方面有广泛的应用。
例如，模拟可用于对人口进行建模并预测他们如何应对经济或政治变化。
顺便说一句，人工智能开发者 Aaru 使用了这个想法的一个版本来尝试 预测结果 11 月总统选举。然而，特朗普的胜利最终证明这家初创公司的预测是错误的，这表明人工智能人口建模仍有很长的路要走。
改进这种预测模型的一种方法可能是将粗略的个性近似升级为更复杂的人工智能双胞胎，如 Park 等人提出的那样。
接下来是什么？
最终，新技术的真正潜力在于将人工智能与传统上自动化系统所禁止的定性个性深度相结合。
在一个人工智能双胞胎大军可以准确模拟真实人类群体的世界中，研究和智力劳动的成本显着降低。
随着技术的成熟，其应用可以扩展到教育、医疗保健甚至个性化等领域 人工智能伴侣。
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