Создание генеративных агентов для моделирования поведения 1000 человек

Генеративные агенты: моделирование поведения 1000 человек. Stanford University, Northwestern University и University of Washington, совместно с Google Deepmind, при участии социологов, разработали архитектуру, которая позволяет симулировать поведение более 1000 реальных людей с помощью LLM, обученных на транскрипции двухчасовых интервью с добровольцами-участниками. Архитектура использует метод "экспертных размышлений", где LLM генерирует выводы о каждом участнике, принимая на себя роли различных специалистов социальных наук психолога, экономиста, политолога, демографа . Процесс создания агентов начинался со стратифицированного отбора 1052 участников, репрезентирующих население США по возрасту, полу, расе, региону, образованию и политическим взглядам. Масштабирование сбора данных проводилось агентом-интервьюером на основе GPT-4o, который динамически генерировал уточняющие вопросы, адаптируясь к ответам участников. Оценка точности агентов проводилась с помощью сравнения их ответов с ответами реальных...

1000 ИИ-агентов воспроизводят реальные личности людей с точностью 85% Исследователи из Стэнфордского университета создали систему моделирования поведения реальных людей с помощью ИИ. Что получилось? 1. Более 1000 ИИ-агентов, каждый из которых моделирует конкретного реального человека 2. Агенты могут имитировать установки, поведение и личностные черты людей, которых они представляют. Они успешно воспроизводили личностные черты и поведение в экономических играх. Потенциальные сферы применения: 1. Инструмент для политтехнологов и госуправления. Например, правительство хочет ввести новую систему налогообложения. Вместо того, чтобы сразу внедрять эти изменения в реальной жизни что может привести к непредвиденным последствиям , можно сначала "протестировать" их на виртуальном обществе из ИИ-агентов. 2. Создание реалистичных NPC в видеоиграх с богатыми предысториями. 3. Персонализированное обучение. 4. Исследование человеческого поведения в сложных системах

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. 1 DevHub Community

Искусственный интеллект, симулирующий поведение 1000 человек, точно воспроизводит их поведение. Используя GPT-4o, модель, лежащую в основе ChatGPT, исследователи воспроизвели личность и поведение более 1000 человек, пытаясь создать альтернативу фокус-группам и опросам. Эксперимент, в котором с помощью модели искусственного интеллекта ChatGPT имитировалось поведение более 1000 реальных людей, успешно воспроизвел их уникальные мысли и личности с высокой точностью, что вызвало опасения относительно этичности подобного подражания людям.

О проверках "дроповодов" и криптообменников и не только - на tokengram.ru

1000 ИИ-агентов воспроизводят реальные личности людей с точностью 85% Исследователи из Стэнфордского университета создали систему моделирования поведения реальных людей с помощью ИИ. Что получилось? 1. Более 1000 ИИ-агентов, каждый из которых моделирует конкретного реального человека 2. Агенты могут имитировать установки, поведение и личностные черты людей, которых они представляют. Они успешно воспроизводили личностные черты и поведение в экономических играх. Потенциальные сферы применения: 1. Инструмент для политтехнологов и госуправления. Например, правительство хочет ввести новую систему налогообложения. Вместо того, чтобы сразу внедрять эти изменения в реальной жизни что может привести к непредвиденным последствиям , можно сначала "протестировать" их на виртуальном обществе из ИИ-агентов. 2. Создание реалистичных NPC в видеоиграх с богатыми предысториями. 3. Персонализированное обучение. 4. Исследование человеческого поведения в сложных системах

AI-модели, которые могут стать "вашей копией"? Исследователи из Stanford и Google DeepMind создали симуляционные агенты - виртуальные реплики людей, которые могут точно отражать их ценности, предпочтения и личность. Основные факты: Участники проекта проходили двухчасовые интервью, делясь воспоминаниями, опытом и взглядами. Тесты показали 85% схожести между агентами и реальными людьми. Эти технологии могут использоваться в исследованиях соцсетей, трафика, медиа и даже поведения. Хотя идея кажется многообещающей, возникают вопросы: что, если такие агенты начнут говорить от вашего имени без вашего согласия? ‍ #AI #нейросети #технологии

Ребята из Стэнфорда изучают, как можно клонировать человеческие личности и внедрять их в ИИ-агентов Исследование основано на эксперименте, в ходе которого 1,000+ ИИ-агентов были помещены в... смоделированный игровой город, где они формировали отношения, создавали воспоминания и развивали уникальные личности. Эксперимент строился на базе двухчасовых интервью с 1,000 живых респондентов людьми для извлечения их личностей и создания ИИ-агентов, которые воспроизводят отношения и поведение этих людей. Агенты показали 85%-ную точность в общем опросе по сравнению с исходными человеческими ответами две недели спустя, продемонстрировав свою способность имитировать реальное человеческое поведение. Из интересного: использование в интервью динамических вопросов вместо традиционных позволило ИИ исследователям точнее уловить суть мыслей и поведения человека. Подобные симуляции помогают моделировать и предсказать общественную реакцию, и, само собой, идеально обогащают игровые миры новыми реальными персонажами. Paper: Generative Agent Simulations of 1,000 People