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.
Обсудить