Исследователи Фуданского университета представили новую модель социального симулятора, названную SocioVerse, которая управляется агентами на основе больших языковых моделей (LLM). Эта система включает в себя четыре основных компонента и использует данные 10 миллионов реальных пользователей.
Компонент «Социальная среда» обновляет внешнюю информацию для симуляции, в то время как «Двигатель пользователей» и «Двигатель сценариев» обеспечивают реалистичный контекст и согласовывают симуляцию с реальным миром соответственно. Компонент «Двигатель поведения» позволяет агентам воспроизводить человеческое поведение.
Цель модели SocioVerse — заменить традиционные методы исследования, такие как опросы и интервью, которые обладают рядом ограничений, включая высокие затраты и этические проблемы. С использованием автономных ИИ-агентов для симуляции человеческого поведения, исследователи планируют наблюдать за паттернами влияния микрорешений и прогнозировать потенциальную социальную динамику.
Для тестирования модели были проведены масштабные симуляционные эксперименты в таких областях, как политика, СМИ и экономика. В ходе экспериментa была выявлена высокая точность предсказаний результатов выборов в США, а также реакций общественности на важные события, такие как выпуск ChatGPT. В частности, модели GPT-4o-mini и Qwen2.5-72b продемонстрировали конкурентоспособные результаты.
В заключение, результаты исследования свидетельствуют о том, что современные LLM показывают заметные способности к симуляции человеческих реакций в сложных социальных контекстах, хотя между смоделированными ответами и реальными исходами все еще существуют различия. Исследователи намерены расширить возможности своей модели, изучая более широкий спектр сценариев.