एक हालिया अध्ययन से पता चला है कि जनरेटिव एआई मॉडल, विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल (LLM), का उपयोग करके एक ऐसा ढांचा बनाया जा सकता है जो विभिन्न संदर्भों में मानव व्यवहार का सटीक अनुकरण कर सकता है। यह शोध परिणाम सामाजिक विज्ञान अनुसंधान के लिए एक शक्तिशाली नया उपकरण प्रदान करता है।
शोधकर्ताओं ने पहले अमेरिका के विभिन्न पृष्ठभूमियों से 1000 से अधिक प्रतिभागियों की भर्ती की और उनके साथ दो घंटे तक गहन साक्षात्कार किए, जिसमें उनके जीवन के अनुभव, विचार और मूल्य आदि की जानकारी एकत्र की गई। फिर, शोधकर्ताओं ने इन साक्षात्कार रिकॉर्ड और एक बड़े भाषा मॉडल का उपयोग करके एक "जनरेटिव एजेंट ढांचा" बनाया।
यह ढांचा प्रतिभागियों के साक्षात्कार सामग्री के आधार पर हजारों वर्चुअल "क्लोन" बनाने में सक्षम है, प्रत्येक "क्लोन" के पास एक अद्वितीय व्यक्तित्व और व्यवहार पैटर्न होता है। शोधकर्ताओं ने इन "क्लोन" के व्यवहार प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए "बिग फाइव पर्सनैलिटी टेस्ट" और व्यवहारिक अर्थशास्त्र के खेल जैसे मानक सामाजिक विज्ञान परीक्षणों की एक श्रृंखला का उपयोग किया।
चौंकाने वाली बात यह है कि इन "क्लोन" का परीक्षण में प्रदर्शन वास्तविक प्रतिभागियों के साथ उच्च स्तर पर मेल खाता है। न केवल ये उनके सर्वेक्षण प्रश्नावली के उत्तरों की सटीक भविष्यवाणी कर सकते हैं, बल्कि वे प्रयोग में उनके व्यवहार की प्रतिक्रियाओं की भी भविष्यवाणी कर सकते हैं, जैसे कि शक्ति के प्रभाव पर विश्वास के प्रयोग में, "क्लोन" का प्रदर्शन वास्तविक प्रतिभागियों के समान था, उच्च शक्ति समूह का विश्वास स्तर स्पष्ट रूप से निम्न शक्ति समूह से कम था।
यह अध्ययन परिणाम दर्शाता है कि जनरेटिव एआई मॉडल का उपयोग उच्च स्तर के यथार्थवादी "वर्चुअल मानव" बनाने और वास्तविक मानव व्यवहार की भविष्यवाणी के लिए किया जा सकता है। यह सामाजिक विज्ञान अनुसंधान के लिए एक नई विधि प्रदान करता है, जैसे कि इन "वर्चुअल मानवों" का उपयोग करके नए सार्वजनिक स्वास्थ्य नीतियों या विपणन रणनीतियों के प्रभाव का परीक्षण किया जा सकता है, बिना बड़े पैमाने पर वास्तविक मानव प्रयोग किए।
शोधकर्ताओं ने यह भी पाया कि केवल जनसांख्यिकी जानकारी पर निर्भर रहकर "वर्चुअल मानव" बनाना पर्याप्त नहीं है, केवल गहन साक्षात्कार सामग्री को जोड़ने से ही व्यक्तिगत व्यवहार का अधिक सटीक अनुकरण किया जा सकता है। यह दर्शाता है कि प्रत्येक व्यक्ति के पास अपने अद्वितीय अनुभव और विचार होते हैं, जो उनके व्यवहार को समझने और भविष्यवाणी करने के लिए महत्वपूर्ण होते हैं।
प्रतिभागियों की गोपनीयता की रक्षा के लिए, शोधकर्ताओं ने "एजेंट रिपॉजिटरी" बनाने की योजना बनाई है, और दो तरीकों से पहुंच प्रदान करेंगे: निश्चित कार्यों के संक्षिप्त डेटा का खुला पहुंच और खुले कार्यों के व्यक्तिगत डेटा तक सीमित पहुंच। इस तरह से शोधकर्ता इन "वर्चुअल मानवों" का उपयोग कर सकेंगे और साक्षात्कार सामग्री से संबंधित जोखिम को अधिकतम रूप से कम कर सकेंगे।
यह अध्ययन परिणाम निश्चित रूप से सामाजिक विज्ञान अनुसंधान के लिए एक नई दरवाजा खोलता है, भविष्य में इसके गहरे प्रभाव क्या होंगे, यह देखना दिलचस्प होगा।
पत्र का पता: https://arxiv.org/pdf/2411.10109
