研究人员构建了像真人一样做出反应的人工智能代理
计算机科学家发明了一种技术，可以让人工智能模型表现得像特定的人。
来自斯坦福大学、西北大学、华盛顿大学和 Google DeepMind 的研究人员在预印本中描述了他们的工作纸标题为“1000 人的生成代理模拟”。
美国的作者声称，通过使用他们的生成代理架构，他们能够训练模拟至少 1,000 名不同人的生成 AI 模型，从而使生成的模型以紧密匹配的方式回答一组常见的社会科学调查问题。被模拟的人给出的反应。
“我们提出了一种生成代理架构，可以通过两小时的定性访谈来模拟 1000 多个真实个体，”该论文解释道。“该架构将这些访谈与大型语言模型结合起来，以复制个人的态度和行为。通过锚定个人，我们可以通过将模拟的态度和行为与实际的态度和行为进行比较来衡量准确性。”
两个小时的采访由社会学家作为“美国之声项目”的一部分提出的一系列采访问题组成。它们涉及的问题包括“告诉我你的生活故事——从你的童年，到教育，到家庭和人际关系，以及你可能经历过的任何重大生活事件”，以及“你对人们日益关注的问题有何反应”种族和/或种族主义和治安？”
然后研究参与者回答了一系列常见测试的问题，包括综合社会调查,大五人格问卷，经济游戏（例如囚徒困境）以及各种行为实验。
然后，研究参与者的反应被输入到人工智能代理架构中，当 LLM 代理被查询时，该架构将参与者的全部反应注入到人工智能模型的提示中——这种方法是由于长上下文理解的最新进展而成为可能的。虽然去年的人工智能模型只能处理几千个令牌（1 个令牌 = 约 4 个字符），但最近的大型商业模型可以处理百万的代币。
这使得模型能够更好地模仿提供这些答案的人。通过添加内存，模型的功能得到进一步改进，这使得模型能够通过保留顺序输入（提示）和输出（响应）来处理多步骤决策。
研究人员表示，在此过程结束时，当参与者在两周后被要求重新参加调查时，他们的代理能够提供与人类提供的答案相匹配的回答，其中 85% 的情况都是如此。
何苦呢？好吧，人们对表现得像特定人的人工智能模型感兴趣，无论是重复该人所说的话，还是提供似乎与人的预期行为一致的反应的更通用的拟像。
论文合著者 DeepMind 的梅雷迪思·林格尔·莫里斯 (Meredith Ringel Morris)，之前工作[PDF] 与科罗拉多大学博尔德分校的合著者杰德·布鲁贝克 (Jed Brubaker) 在 9 月发表的文章中写道：“我们预计，在我们的有生之年，创建定制人工智能代理来与亲人和/或更广泛的人互动可能会成为一种普遍做法。死后的世界；事实上，在过去的一年里，声称提供此类服务的初创公司蓬勃发展。”
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