Ein Forschungsteam der Stanford University, der University of Washington und Google DeepMind hat kürzlich eine neue Generation von KI-Agenten entwickelt, die menschliches Verhalten in sozialen Experimenten präzise simulieren können. Laut ihrer Studie könnte diese Simulationstechnologie die Grundlage für Labortests von Theorien in Bereichen wie Wirtschaft, Soziologie, Organisationsforschung und Politikwissenschaft bilden.
Die Forscher nutzten für den Aufbau dieser KI-Agenten Daten aus Interviews mit über 1.000 US-Wählern. Alter, Geschlecht, Bildungshintergrund und politische Ansichten dieser Befragten repräsentieren die Diversität der amerikanischen Gesellschaft. Die KI-Agenten analysierten diese Interviewprotokolle und nutzen das GPT-4-Modell, um auf Nutzerfragen mit den authentischen Reaktionen der Befragten zu antworten.
Konkret führten die Forscher mit jedem Teilnehmer ein zweistündiges Tiefeninterview und nutzten OpenAIs Whisper-Modell, um die Interviews in Text umzuwandeln. Diese Methode erhöhte die Genauigkeit der KI-Agenten erheblich. In Tests zur Vorhersage menschlichen Verhaltens konnten die auf Interviewdaten basierenden KI-Agenten die Antworten von Menschen in allgemeinen sozialen Umfragen mit einer Genauigkeit von 85 % vorhersagen – deutlich besser als KI-Agenten, die sich nur auf grundlegende demografische Daten stützten.
Die Forscher führten fünf sozialwissenschaftliche Experimente durch. In vier dieser Experimente stimmten die Ergebnisse der KI-Agenten stark mit den Reaktionen menschlicher Teilnehmer überein, mit einem Korrelationskoeffizienten von 0,98. Dies zeigt, dass die interviewbasierte Methode eine höhere Genauigkeit und ein besseres Gleichgewicht bei der Analyse von Reaktionen verschiedener politischer Ideologien und ethnischer Gruppen aufweist.
Um die weitere Forschung zu fördern, hat das Forschungsteam den Datensatz seiner 1.000 KI-Agenten auf GitHub hochgeladen, damit andere Wissenschaftler ihn nutzen können. Zum Schutz der Privatsphäre der Teilnehmer wird ein zweistufiges Zugangssystem verwendet.
Wissenschaftler können frei auf aggregierte Antwortdaten für bestimmte Aufgaben zugreifen, während der Zugriff auf individuelle Antwortdaten in offenen Forschungsarbeiten spezielle Berechtigungen erfordert. Dieses System soll die Privatsphäre der ursprünglichen Interviewteilnehmer schützen und gleichzeitig Forschern helfen, menschliches Verhalten besser zu untersuchen.
Projektseite: https://github.com/joonspk-research/genagents
Wichtigste Punkte:
🌟 Das Forschungsteam hat KI-Agenten entwickelt, die auf Interviewdaten basieren und menschliches Verhalten präzise simulieren können, wodurch die Genauigkeit der sozialwissenschaftlichen Forschung verbessert wird.
📊 Die KI-Agenten erreichen eine Vorhersagegenauigkeit von 85 % in sozialen Umfragen, deutlich besser als Agenten, die nur auf demografische Daten zurückgreifen.
🔍 Der Datensatz wurde öffentlich zugänglich gemacht. Andere Forscher können über GitHub darauf zugreifen, um die Erforschung menschlichen Verhaltens zu fördern, während gleichzeitig die Privatsphäre der Teilnehmer geschützt wird.
