本記事では、人間の行動を高精度にシミュレーションしようとしている研究を紹介します。
人間の行動を計算機上で再現することは、政策立案や社会科学研究において長年の課題でしたが、LLMとインタビューデータを組み合わせることで今回ブレークスルーが達成されました。
スタンフォード大学などの研究者らは1,000人以上の実在する個人に対して詳細なインタビューを行い、その結果をモデルに学習させることで、人間の態度や行動を高い精度で予測することに成功したのです。
背景
人間の行動をシミュレーションできるエージェントの開発は、さまざまな可能性を秘めています。例えば、新しい公衆衛生のルールに対する人々の反応、新製品が発売された時の市場の動き、予期せぬ出来事への人々の対応などを事前に知ることなどが期待されます。また、社会の仕組みや組織、人々のつながりをより深く理解するのにも役立つかもしれません。
これまでのエージェントシミュレーションの取り組みでは、エージェントは人が作ったルールや数式に基づいて動いていました。これは分かりやすい反面、現実の人間のように状況に合わせて複雑な行動をとることが苦手といった課題がありました。しかしLLMが登場し、様々な状況での人間の行動をより正確にシミュレーションできるようになる可能性が開かれました。
ただし、LLMを使用したエージェントシミュレーションを単純に使用するだけでは、どうしても「こういうタイプの人ならこう行動する」といった固定観念に陥りがちです。また、シミュレーション結果が「だいたい合ってる」かどうかを判断するだけでなく、もっと細かく分析できる方法が必要です。
そこで、スタンフォード大学の研究者を中心としたチームは、1,000人以上の人々に2時間かけて行った詳しいインタビューのデータとLLMを組み合わせて、個人の考え方や行動を再現するエージェントを開発しました。
その結果、目を見張るような結果が得られています。
