Google Deepmind разработала архитектуру для симуляции поведения группы людей

Исследователи лаборатории Google Deepmind совместно со специалистами Стэнфорда, Северо-Западного университета Чикаго и Вашингтонского университета разработали архитектуру для симуляции поведения группы людей, состоящей из более чем тысячи человек. Полученную систему можно использовать для проверки социологических гипотез.

Проект основан на больших языковых моделях, которых обучили на транскрибированных интервью с добровольцами. Для обучения ИИ-агентов исследователи собрали группу из 1052 человек, представляющих основные группы населения США. В отборе учитывали регион проживания, возраст, пол, расу, политические взгляды и образование. На протяжении двух часов участникам задавали вопросы, чтобы сформировать представление об их взглядах. Интервьюером выступил ИИ-агент на базе GPT-4o.

Сама архитектура основана на методе экспертных размышлений, в котором агентам-участникам задают вопросы и оценивают их ответы с помощью агента-эксперта. Последний может принимать роль специалиста в области социальных наук, например политолога или психолога.

Тесты показали, что обучение агентов на интервью с реальными участниками помогает лучше прогнозировать поведение людей. Этот подход оказался точнее, чем использование агентов, которые оперируют только кратким описанием личности и демографическими данными. Также агенты от Google Deepmind могут воспроизводить личностные особенности участников.

Похожий проект в середине ноября 2024 года представили разработчики Microsoft. Библиотека TinyTroupe позволяет моделировать поведение людей для проверки гипотез социологов, маркетологов или тестирования ПО.