हाल ही में, स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय, वाशिंगटन विश्वविद्यालय और गूगल DeepMind की एक शोध टीम ने एक नई प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) एजेंट विकसित की है, जो सामाजिक प्रयोगों में मानव व्यवहार को सटीकता से अनुकरण कर सकती है। उनके शोध के अनुसार, यह अनुकरण तकनीक अर्थशास्त्र, समाजशास्त्र, संगठनात्मक अध्ययन और राजनीति विज्ञान जैसे क्षेत्रों में सैद्धांतिक परीक्षण के लिए प्रयोगशाला आधार प्रदान करने की उम्मीद है।
शोधकर्ताओं ने इन AI एजेंटों का निर्माण करते समय 1,000 से अधिक अमेरिकी मतदाताओं के साक्षात्कार डेटा का उपयोग किया। इन उत्तरदाताओं की उम्र, लिंग, शिक्षा पृष्ठभूमि और राजनीतिक दृष्टिकोण अमेरिकी समाज की विविधता का प्रतिनिधित्व करते हैं। AI एजेंट इन साक्षात्कार रिकॉर्ड का विश्लेषण करके, GPT-4o मॉडल का उपयोग करते हुए, उपयोगकर्ता के प्रश्नों पर उत्तरदाताओं की वास्तविक प्रतिक्रियाएँ पुन: प्रस्तुत करते हैं।
विशिष्ट कार्यान्वयन में, शोध टीम ने प्रत्येक प्रतिभागी के लिए दो घंटे का गहन साक्षात्कार किया और OpenAI के Whisper मॉडल का उपयोग करके साक्षात्कार सामग्री को पाठ में परिवर्तित किया। इस विधि ने AI एजेंट की सटीकता को काफी बढ़ा दिया। मानव व्यवहार की भविष्यवाणी परीक्षण में, साक्षात्कार डेटा पर आधारित AI एजेंट ने सामान्य सामाजिक सर्वेक्षणों में मानव उत्तरों की 85% सटीकता से भविष्यवाणी की, जो केवल मूल जनसांख्यिकीय जानकारी पर निर्भर करने वाले AI एजेंटों की तुलना में स्पष्ट रूप से बेहतर प्रदर्शन था।
शोधकर्ताओं ने पांच सामाजिक विज्ञान प्रयोग भी किए, जिनके परिणामों से पता चला कि चार प्रयोगों में AI एजेंट द्वारा उत्पन्न परिणाम मानव प्रतिभागियों की प्रतिक्रियाओं के साथ उच्च स्तर पर मेल खाते हैं, संबंध गुणांक 0.98 तक पहुंच गया। यह दर्शाता है कि साक्षात्कार आधारित विधि विभिन्न राजनीतिक विचारधाराओं और जातीय समूहों की प्रतिक्रियाओं के विश्लेषण में उच्च सटीकता और बेहतर संतुलन प्रदर्शित करती है।
आगे के शोध को बढ़ावा देने के लिए, शोध टीम ने बनाए गए 1,000 AI एजेंटों का डेटा सेट GitHub पर अपलोड किया है, जिसे अन्य वैज्ञानिक उपयोग कर सकते हैं। प्रतिभागियों की गोपनीयता की रक्षा के लिए, टीम ने दो-स्तरीय पहुंच प्रणाली का उपयोग किया है।
वैज्ञानिक कुछ विशेष कार्यों के लिए समग्र प्रतिक्रिया डेटा को स्वतंत्र रूप से प्राप्त कर सकते हैं, जबकि ओपन-एंडेड शोध में व्यक्तिगत प्रतिक्रिया डेटा की पहुंच के लिए विशेष अनुमति की आवश्यकता होती है। यह प्रणाली मूल साक्षात्कार प्रतिभागियों की गोपनीयता की रक्षा करते हुए शोधकर्ताओं को मानव व्यवहार का बेहतर अध्ययन करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन की गई है।
परियोजना का लिंक: https://github.com/joonspk-research/genagents
मुख्य बिंदु:
🌟 शोध टीम द्वारा विकसित AI एजेंट साक्षात्कार डेटा के आधार पर मानव व्यवहार का सटीक अनुकरण कर सकते हैं, जो सामाजिक विज्ञान अनुसंधान की सटीकता को बढ़ाता है।
📊 AI एजेंटों ने सामाजिक सर्वेक्षणों में 85% की भविष्यवाणी सटीकता प्राप्त की, जो केवल जनसांख्यिकीय जानकारी पर निर्भर करने वाले एजेंटों की तुलना में स्पष्ट रूप से बेहतर है।
🔍 डेटा सेट सार्वजनिक किया गया है, अन्य शोधकर्ता GitHub के माध्यम से पहुंच प्राप्त कर सकते हैं, मानव व्यवहार के अध्ययन को बढ़ावा देते हुए प्रतिभागियों की गोपनीयता की रक्षा करते हैं।
