قام الباحثون في جامعة ستانفورد بدفع 1,052 شخصًا مبلغ 60 دولارًا لقراءة السطرين الأولين من غاتسبي العظيم لتطبيق. وبعد ذلك، طلبت ذكاء اصطناعي يشبه شخصية ثنائية الأبعاد من لعبة فاينل فانتسي من عصر SNES من المشاركين أن يرووا قصة حياتهم. استخدم العلماء تلك المقابلات وصاغوها في ذكاء اصطناعي يقولون إنه يقلد سلوك المشاركين بدقة تصل إلى 85%.
الدراسة، التي تحمل عنوان محاكاة الوكلاء التوليديين لـ 1,000 شخص، هي مشروع مشترك بين جامعة ستانفورد والعلماء العاملين في مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي ديب مايند التابع لجوجل. الفكرة هي أن إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي بناءً على أشخاص عشوائيين يمكن أن يساعد صانعي السياسات ورجال الأعمال على فهم الجمهور بشكل أفضل. لماذا تستخدم مجموعات التركيز أو تستطلع الجمهور عندما يمكنك التحدث إليهم مرة واحدة، ثم توليد نموذج لغوي كبير بناءً على تلك المحادثة، ومن ثم الاحتفاظ بأفكارهم وآرائهم إلى الأبد؟ أو، على الأقل، أقرب تقدير لتلك الأفكار والمشاعر كما يستطيع النموذج اللغوي الكبير إعادة إنشائها.
قال ملخص الورقة: “يقدم هذا العمل أساسًا لأدوات جديدة يمكن أن تساعد في التحقيق في السلوك الفردي والجماعي.”
استمرت الورقة: “كيف يمكن، على سبيل المثال، أن يستجيب مجموعة متنوعة من الأفراد لسياسات الصحة العامة والرسائل الجديدة، أو يتفاعلون مع إطلاق المنتجات، أو يستجيبون للصدمات الكبرى؟” “عندما تُجمع الأفراد المحاكيين في مجموعات، يمكن أن تساعد هذه المحاكاة في تجربة التدخلات، وتطوير نظريات معقدة تلتقط التفاعلات السببية والسياقية الدقيقة، وتوسيع فهمنا للهياكل مثل المؤسسات والشبكات عبر مجالات مثل الاقتصاد وعلم الاجتماع والتنظيمات والعلوم السياسية.”
كل تلك الإمكانيات استندت إلى مقابلة مدتها ساعتان تم تغذيتها في نموذج لغوي كبير أجاب عن الأسئلة بشكل مشابه إلى حد كبير لنظرائهم في الحياة الواقعية.
كان جزء كبير من العملية مؤتمتًا. قامت الباحثون بالتعاقد مع شركة بوفايتز، وهي شركة أبحاث سوق، لجمع المشاركين. كان الهدف هو الحصول على عينة واسعة من السكان في الولايات المتحدة، بأكبر قدر ممكن عند التقيد بـ 1,000 شخص. لتكملة الدراسة، قام المستخدمون بالتسجيل في حساب في واجهة مصممة خصيصًا، وأنشأوا صورة رمزية ثنائية الأبعاد، وبدؤوا في التحدث مع محاور ذكاء اصطناعي.
كانت الأسئلة وأسلوب المقابلة نسخة معدلة من تلك المستخدمة في مشروع الأصوات الأمريكية، وهو مشروع مشترك بين جامعة ستانفورد وجامعة برينستون يقوم بمقابلة أشخاص في جميع أنحاء البلاد.
بدأت كل مقابلة بقراءة المشاركين للسطرين الأولين من غاتسبي العظيم (“في سنواتي الأصغر والأكثر ضعفًا، أعطاني والدي بعض النصائح التي كنت أفكر بها منذ ذلك الحين. ‘كلما شعرت برغبة في انتقاد أي شخص،’ قال لي، ‘تذكر فقط أن جميع الناس في هذا العالم لم يحصلوا على المزايا التي حصلت عليها.'”) كطريقة لمعايرة الصوت.
وفقًا للورقة، “عرضت واجهة المقابلة صورة رمزية ثنائية الأبعاد تمثل وكيل المحاور في المركز، مع صورة رمزية للمشارك تظهر في الأسفل، تتجه نحو هدف للإشارة إلى التقدم. عندما كان وكيل المحاور الذكاء الاصطناعي يتحدث، كان يتم الإشارة إليه من خلال حركة نبضية لدائرة المركز مع صورة رمزية للمحاور.”
أنتجت المقابلات التي استمرت لمدة ساعتين، في المتوسط، نصوصًا طولها 6,491 كلمة. طرحت أسئلة حول العرق، والجنس، والسياسة، والدخل، واستخدام وسائل التواصل الاجتماعي، وضغوط العمل، وتكوين أسرهم. نشر الباحثون نص المقابلة والأسئلة التي طرحها الذكاء الاصطناعي.
تم تغذية تلك النصوص، التي كانت أقل من 10,000 كلمة لكل منها، في نموذج لغوي كبير آخر استخدمه الباحثون لإنشاء وكلاء توليديين يهدفون إلى تقليد المشاركين. ثم خضع الباحثون لكل من المشاركين واستنساخات الذكاء الاصطناعي لمزيد من الأسئلة والألعاب الاقتصادية لمعرفة كيف سيقارنون. “عند استجواب وكيل، يتم حقن نص المقابلة بالكامل في نموذج التعليمات، مما يوجه النموذج لتقليد الشخص بناءً على بيانات مقابلته،” قالت الورقة.
كانت هذه المرحلة من العملية قريبة من السيطرة قدر الإمكان. استخدم الباحثون استطلاع الرأي الاجتماعي العام (GSS) واستبيان الشخصية الكبيرة الخمسة (BFI) لاختبار مدى توافق النماذج اللغوية الكبيرة مع مصدر إلهامها. ثم أجريت تجارب اقتصادية على المشاركين والنماذج اللغوية الكبيرة لمعرفة كيفية المقارنة.
كانت النتائج مختلطة. أجاب وكلاء الذكاء الاصطناعي عن حوالي 85% من الأسئلة بنفس الطريقة التي أجاب بها المشاركون في الحياة الواقعية في استطلاع GSS. حققوا 80% في BFI. ومع ذلك، انخفضت الأرقام عندما بدأ الوكلاء في لعب الألعاب الاقتصادية. قدم الباحثون للمشاركين في الحياة الواقعية جوائز نقدية للعب ألعاب مثل معضلة السجين ولعبة الدكتاتور.
في معضلة السجين، يمكن للمشاركين اختيار التعاون والنجاح معًا أو خيانة شريكهم للحصول على فرصة للفوز الكبير. في لعبة الدكتاتور، يتعين على المشاركين اختيار كيفية تخصيص الموارد للمشاركين الآخرين. كسب الموضوعات في الحياة الواقعية أموالًا تتجاوز الـ 60 دولارًا الأصلية للعب هذه الألعاب.
عند مواجهة هذه الألعاب الاقتصادية، لم تستنسخ النسخ الذكية الاصطناعية للبشر نظراءهم في العالم الحقيقي بنفس الكفاءة. “في المتوسط، حققت الوكلاء التوليديون ارتباطًا مُعادلًا قدره 0.66″، أي حوالي 60%.
يستحق المستند بالكامل القراءة إذا كنت مهتمًا بكيفية تفكير الأكاديميين في وكلاء الذكاء الاصطناعي والجمهور. لم يستغرق الأمر وقتًا طويلاً للباحثين لتقليص شخصية الإنسان إلى نموذج لغوي كبير يتصرف بشكل مشابه. بالنظر إلى الوقت والطاقة، من المحتمل أنهم يستطيعون تقريب الاثنين أكثر.
هذا يثير قلقي. ليس لأنني لا أريد أن أرى الروح الإنسانية غير القابلة للتحديد تُختزل إلى جدول بيانات، ولكن لأنني أعلم أن هذا النوع من التكنولوجيا سيستخدم لأغراض سيئة. لقد رأينا بالفعل نماذج لغوية أكبر مغشوشة تم تدريبها على تسجيلات عامة تخدع الجدات لتقديم معلومات مصرفية لذكية اصطناعية قريبة بعد مكالمة هاتفية سريعة. ماذا يحدث عندما يكون لدى تلك الآلات نص؟ ماذا يحدث عندما يكون لديها وصول إلى شخصيات مصممة خصيصًا بناءً على نشاط وسائل التواصل الاجتماعي ومعلومات أخرى متاحة للجمهور؟
ماذا يحدث عندما تقرر شركة أو سياسي أن الجمهور يريد ويحتاج شيئًا بناءً ليس على إرادتهم المعلنة، ولكن على تقدير لذلك؟
