近期，一項跨學(xué)科的聯(lián)合研究項目取得了引人矚目的成果，斯坦福大學(xué)、華盛頓大學(xué)與Google DeepMind攜手，成功培育出一千個能夠精準(zhǔn)預(yù)測人類行為的AI智能體。這些智能體在社會模擬實(shí)驗(yàn)中的表現(xiàn)令人驚嘆，預(yù)測準(zhǔn)確率最高可達(dá)85%，為經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會學(xué)、組織學(xué)和科學(xué)等多個領(lǐng)域的研究開辟了全新的路徑。

為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，研究團(tuán)隊首先對超過一千名具有代表性的美國民眾進(jìn)行了深度訪談。這些訪談對象覆蓋了廣泛的年齡層、性別以及教育背景，確保了數(shù)據(jù)的多樣性和代表性。基于這些豐富的訪談資料，研究人員精心構(gòu)建了AI智能體模型，并將訪談記錄與先進(jìn)的GPT-4o模型相結(jié)合，形成了獨(dú)特的智能體系統(tǒng)。

在后續(xù)的測試中，這些基于訪談數(shù)據(jù)的AI智能體展現(xiàn)出了驚人的預(yù)測能力。在面對《通用社會調(diào)查》等問題時，它們的準(zhǔn)確率高達(dá)85%，遠(yuǎn)超那些僅依賴人口統(tǒng)計信息的AI模型。在五項社會科學(xué)實(shí)驗(yàn)中，AI智能體的表現(xiàn)與人類行為高度一致，相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.98，充分證明了它們在模擬人類行為方面的卓越能力。

值得注意的是，與傳統(tǒng)的基于人口統(tǒng)計的預(yù)測方法相比，訪談驅(qū)動的AI在預(yù)測不同種族群體和觀點(diǎn)時表現(xiàn)出更高的準(zhǔn)確性。這種方法有效減少了因人口統(tǒng)計類別差異而產(chǎn)生的偏差，為社會科學(xué)研究提供了更為可靠和精準(zhǔn)的工具。

為了推動這一研究成果的廣泛應(yīng)用，研究團(tuán)隊已經(jīng)將包含一千個AI模型的數(shù)據(jù)集開放到了GitHub平臺上。為了確保數(shù)據(jù)的安全性和合規(guī)性，團(tuán)隊還建立了兩層訪問機(jī)制。綜合性數(shù)據(jù)對研究人員完全開放，方便他們進(jìn)行深入研究；而個別參與者的詳細(xì)數(shù)據(jù)則受到嚴(yán)格保護(hù)，需要經(jīng)過特殊審批才能訪問。