MY.UAНовости
С картинками
Текстовый вид
ru
УкраинскийРусский
17 сентября, четверг
Цифрові двійники ШІ: чи справді нейромережі знають нас
Цифрові двійники ШІ: чи справді нейромережі знають нас

Цифрові двійники ШІ: чи справді нейромережі знають нас

Ідея замінити живих учасників соціологічних опитувань їхніми точними віртуальними копіями виглядає як економічна революція для бізнесу та науки. Замість того щоб витрачати місяці на інтерв'ювання респондентів, розробники пропонують завантажити сотні відповідей у мовну модель і отримати алгоритм, що декларує повне відтворення людського мислення. Втім, масштабне дослідження науковців із Columbia Business School, опубліковане у виданні Earth.com, довело: сучасні алгоритми створюють лише усереднений стереотип, а не реальну індивідуальність.

Цифрові двійники ШІ та точність GPT-4: провал великих даних

Експеримент, результати якого вийшли в науковому часописі Science Advances, базувався на детальному публічному датасеті Twin-2K-500. Для кожного з 1 784 учасників було зібрано близько 128 000 символів інформації — від демографічних показників і когнітивних тестів до фінансових рішень та особистісних оцінок. Ці дані завантажили в модель GPT-4.1 для побудови повноцінного «цифрового двійника».

Далі реальні люди та їхні ШІ-копії відповідали на 164 абсолютно нові запитання, які стосувалися поширення фейкових новин чи подання заявок на роботу. Результати виявилися вражаючими:

  • Повністю навчені цифрові двійники досягли показника точності 0,748 за шкалою від 0 до 1,0.
  • Модель, якій надали лише 14 базових демографічних пунктів (вік, дохід тощо), показала результат 0,746.
  • Промпт взагалі без персональних даних набрав 0,734, а випадкові відповіді — 0,629.

Гігантський масив особистої історії дав алгоритму перевагу лише в дві тисячні балу порівняно зі звичайною анкетою. Показник кореляції між відповідями двійника й людини склав 0,197 проти 0,145 у суто демографічної моделі. Професор Олів'є Тубія порівняв таку силу зв'язку з кореляцією між зростом людини та її інтелектом.

Упередженість ШІ: 5 системних пасток, де нейромережа бреше

Аналізуючи поведінку двійників, дослідники виявили п'ять системних викривлень:

  • 1. Зміщення до середнього та стереотипізація: персональні деталі не робили двійника унікальним, а зміщували його до середньостатистичного демографічного шаблону.
  • 2. Нерівність репрезентації: двійники були значно точнішими для респондентів із вищою освітою, високим доходом, поміркованими політичними й релігійними поглядами. Голос менш захищених верств у таких опитуваннях стирається.
  • 3. Гіперраціональність: у тестах із логічними пастками чи об'єктивними фактами двійники діяли раціональніше за своїх прототипів. Вони копіювали ірраціональну поведінку лише тоді, коли цитували класичні наукові дослідження, присутні в їхніх навчальних даних.
  • 4. Ідеологічні викривлення: ШІ-двійники виявилися надміру оптимістичними — вони частіше стверджували, що людям можна довіряти, легше сприймали алгоритмічний найм та таргетовану рекламу, а також занижували час користування TikTok і Netflix.
  • 5. Заниження людського фактора: оцінюючи креативні ідеї, двійники систематично знижували бали тим концепціям, де зазначалося людське авторство.

Дослідження ШІ розкрило приховану загрозу для бізнесу

Серед усіх виявлених деформацій авторів дослідження найбільше занепокоїла саме ідеологічна упередженість. Професор Олів'є Тубія підкреслив, що непомітний конформізм моделей може мати прихований негативний вплив на прийняття стратегічних управлінських рішень. Якщо бізнес чи політики орієнтуватимуться на «думку» двійників, вони отримають викривлену картину суспільних настроїв.

Науковці випробували й інші сучасні системи, серед яких GPT-5, DeepSeek, Gemini та спеціально донавчена GPT-4.1 із різними температурними налаштуваннями. Максимальний показник кореляції, якого вдалося досягти, склав лише 0,232. Жодна з моделей не наблизилася до базового критерію релевантності — повторних відповідей самої людини через декілька тижнів.

Прогнозування поведінки: чому людина залишається незбагненною

Дослідження доводить, що проблему неможливо вирішити просто нарощуванням обсягу навчальних даних. Людська поведінка містить непередбачувану дисперсію, яку алгоритми наразі не здатні прорахувати. Втім, Тубія зазначає, що залучення даних про минулу поведінку та проведення якісних інтерв'ю під керівництвом ШІ дають дещо обнадійливіші результати, але до повної заміни людини соціологічним алгоритмом ще дуже далеко.

Источник материала
InternetUAInternetUA
loader