Lele Sang, Michigan Universiteti

Gaby Clark tərəfindən redaktə edilmişdir , Andrew Zinin tərəfindən nəzərdən keçirilmişdir

 Redaktorların qeydləriKredit: AI tərəfindən yaradılmış görüntü

Təsəvvür edin ki, özünü idarə edən avtomobil şəhərin mərkəzində hərəkət edir. Toqquşmanın qarşısını almaq üçün o, küncdəki piyadanın keçmək üzrə olub-olmadığını mühakimə etməlidir. Və ya səhmlərin ticarət alqoritmini nəzərdən keçirin – hərəkət etməzdən əvvəl insan investorlarının xəbərlərə necə reaksiya verəcəyini təxmin etmək lazımdır.

Hər iki halda maşınlar hesablamaqdan daha çox iş görməlidirlər – onlar insan davranışını başa düşməlidirlər. Lakin bugünkü GPT və ya Llama kimi ümumi təyinatlı AI modelləri bunun üçün qurulmayıb.

Michigan Universiteti, Stanford Universiteti və MobLab-da tədqiqatçılar tərəfindən hazırlanmış yeni AI sistemi olan Behavioral Foundation Model üçün qısaldılmış Be.FM-ə daxil olun. Be.FM, insan hərəkətlərini proqnozlaşdırmaq, simulyasiya etmək və düşünmək üçün xüsusi olaraq hazırlanmış ilk AI sistemlərindən biridir. Əsər SSRN preprint serverində dərc olunur .

Ümumi mətn korpusuna əsaslanan ənənəvi modellərdən fərqli olaraq, Be.FM idarə olunan eksperimentlərdən tutmuş sorğulara və akademik tədqiqatlara qədər davranış elminə aid məlumatlar üzrə təlim alır.

UM-da informasiya elmləri üzrə doktorant və tədqiqatın aparıcı müəllifi Yutong Xie, “Biz onu Vikipediya ilə qidalandırmırıq” dedi . ” İnsanların niyə belə hərəkət etdiyini modelləşdirməyə kömək etmək üçün eksperimental məlumatlardan 68 000-dən çox subyekt, təxminən 20 000 sorğu respondenti və minlərlə elmi araşdırmadan ibarət davranış məlumat dəsti yaratdıq .”

Bu xüsusi təlim Be.FM-ə azlıqların davranışlarına tez-tez göz yuman və ya mürəkkəb sosial siqnalları səhv oxuyan ümumi təyinatlı AI-lər üzərində üstünlük verir. Məsələn, Milli Elmlər Akademiyasının Prosedurlarında dərc edilmiş komandanın əvvəlki işi göstərir ki, hazır süni intellektlər orta insan davranışlarını təqlid etməyə meyllidir, lakin insan yayılmasının müxtəlifliyini əhatə edə bilmir. Daha da əhəmiyyətlisi, Be.FM dörd əsas tətbiq sahəsinə daxil olan bir sıra inkişaf etməkdə olan imkanları – tədqiqatçıların açıq şəkildə proqramlaşdırmadığı bacarıqları nümayiş etdirir.

Be.FM-in ilk və ən görünən gücü onun real həyat vəziyyətlərində insan davranışını proqnozlaşdırmaq qabiliyyətidir. Məsələn, Xie bir bankirin bir qrupa bir neçə investisiya variantı təklif etdiyi bir ssenarini təsvir etdi. Be.FM insanların hansı seçimlərə üstünlük verəcəyini və nə qədərinin əməkdaşlıq edəcəyini və ya risk alacağını proqnozlaşdırmaq üçün istifadə edilə bilər. Bu davranış proqnozu, bahalı real sınaqlara başlamazdan əvvəl qrup davranışını simulyasiya etmək üçün bir yol təklif edərək, iqtisadi modelləşdirmə, məhsul testi və ya ictimai siyasət təhlilini dəstəkləyə bilər.

Be.FM həmçinin davranış və ya arxa plan məlumatlarından psixoloji xüsusiyyətləri və demoqrafik məlumatları çıxara bilər. Tətbiqlərdə bu, insanın yaşına və cinsinə, eləcə də digər demoqrafik məlumatlara əsaslanaraq ekstrovert və ya məqbul olduğuna dair nəticə çıxarmaq və ya şəxsiyyət xüsusiyyətlərinə əsasən kiminsə yaşını təxmin etmək demək ola bilər. Bu qabiliyyət tədqiqatçılara istifadəçiləri daha effektiv seqmentləşdirməyə, fərdiləşdirilmiş müdaxilələrə rəhbərlik etməyə və ya məhsul dizaynını məlumatlandırmaqda kömək edə bilər .

İnsan davranışı tez-tez vaxt, sosial normalar və ya ətraf mühit siqnallarında dəyişikliklər kimi kontekstə cavab olaraq dəyişir. Be.FM bu sürücülərin aşkarlanmasına və əsaslandırılmasına kömək edə bilər.

Məsələn, proqramda istifadəçi davranışı yanvar-fevral aylarında dəyişdikdə, Be.FM hansı kontekstual amillərin dəyişməyə təsir göstərə biləcəyini müəyyən etməyə kömək edə bilər – məsələn, dizayn yeniləməsi, mövsümi tendensiya və ya məlumatın çərçivəyə salınmasında dəyişikliklər. Ssenarilər üzrə nümunələri təhlil edərək, model qərar qəbulunu formalaşdıran ətraf mühitin istəkləri haqqında anlayışları üzə çıxara bilər.

Bu, onu davranışların niyə dəyişdiyini və necə effektiv cavab verməli olduğunu anlamaq istəyən tədqiqatçılar, dizaynerlər və siyasət analitikləri üçün potensial dəyərli bir vasitə halına gətirir.

Nəhayət, Be.FM tədqiqat iş axınlarını dəstəkləmək üçün davranış elmi biliklərini təşkil edə və tətbiq edə bilər. Böyük bir dil modeli arxitekturasına əsaslanan o, yeni tədqiqat ideyaları yarada, ədəbiyyatı ümumiləşdirə və ya tətbiqi davranış iqtisadiyyatı problemlərini həll edə bilər.

Alimlər və praktikantlar üçün bu, sahə sınağından əvvəl fərziyyələr beyin fırtınası etmək, tədqiqatlar planlaşdırmaq və ya hətta ssenariləri simulyasiya etmək üçün bir vasitə ola bilər.

Bu dörd kateqoriya üzrə Be.FM, xüsusilə şəxsiyyətin proqnozlaşdırılması və ssenari simulyasiyası kimi tapşırıqlarda insan davranışına uyğunlaşmada GPT-4o və Llama kimi kommersiya və açıq mənbəli modelləri ardıcıl olaraq üstələdi. Onun proqnozları real dünya nümunələrini, xüsusən də əhali səviyyəsində daha yaxından əks etdirirdi.

Yenə də modelin məhdudiyyətləri var – onun bu dörd sahədən kənarda performansı sınaqdan keçirilməmiş qalır. O, hələ irimiqyaslı siyasi hadisələri proqnozlaşdırmaq və ya seçkilər və ya sülh sazişləri kimi nəticələri proqnozlaşdırmaq üçün nəzərdə tutulmayıb.

Tədqiqat qrupu artıq Be.FM-in domen əhatə dairəsini genişləndirmək üzərində işləyir.

“Səhiyyə, təhsil, hətta geosiyasətdə davranış – məqsəd insanların qərar qəbul etdiyi yerdə Be.FM-i faydalı etməkdir” dedi UM məlumat professoru və tədqiqatın müvafiq müəllifi Qiaozhu Mei.

Be.FM modelləri sifariş əsasında mövcuddur . Komanda tədqiqatçıları və praktikantları modeldən istifadə etməyə və rəylərini bölüşməyə dəvət edir.

Daha çox məlumat: Yutong Xie et al, Be.FM: İnsan Davranışı üçün Açıq Vəqf Modelləri, SSRN (2025). DOI: 10.2139/ssrn.5274559Michigan Universiteti tərəfindən təmin edilmişdir