在人工智慧(AI)快速發展的今天,研究人員正致力於利用大型語言模型(LLMs)來預測人類行為,這一過程中揭示了人類行為的複雜性與不確定性。
根據來自德國海姆霍茲人本中心(Helmholtz Institute for Human-Centered AI)的報告,名為「Centaur」的模型基於Meta的Llama 3.1,訓練資料包括60,000人所做的超過1,000萬個決策,並於2025年7月2日發表在《Nature》期刊。Centaur模型在行為預測方面以64%的準確率超越了傳統心理學家與專門模型,並能在未見過的新場景下表現出色。
麻省理工學院(MIT)也在這一領域展開了多項研究,研究人員如雅各布·安德里亞斯(Jacob Andreas)和阿圖爾·保羅·雅各(Athul Paul Jacob)等,正致力於建立能夠有效與人類協作的AI系統。研究指出,人類在做決策時常常表現出非最佳行為,這種非理性行為的建模尤其困難,因為人類無法在有限的時間內計算出最佳解決方案。
MIT與華盛頓大學的研究人員開發了一種模型,能夠考量影響人類或機器行為的未知計算限制,並通過觀察少量過去行為的痕跡,自動推斷出代理的計算限制。這一模型的結果,即所謂的「推斷預算」,可以用來預測該代理的未來行為。
此外,MIT的全職AI研究員瑞卡德·布魯埃爾·加布里爾森(Rickard Bruel Gabrielsson)也在進行相關研究。他在一次線上演講中提到,數據工具中人們的言論往往是雜音,研究人員建議,專注於人們如何使用金錢和時間等行為數據,可能會提供更有價值的見解。
加布里爾森舉了一個關於舊電影海報的專案,該專案顯示出人類用戶的細微意圖。他還提到AI在幫助挑選禮物方面的應用,並分享了他為妻子挑選禮物的經歷,雖然最終的建議是一張禮品卡,但這也反映了AI在理解人類情感方面的挑戰。
▲ Centaur 模型在多項任務中普遍優於 Llama 和傳統認知模型,展現出更高的人類行為擬合能力。(Source:Nature)
(首圖來源:AI 生成)
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