Par Benjamin Manning et John Horton:
Les théories utiles des sciences sociales prédisent le comportement entre les attitudes. Cependant, il est difficile d'appliquer une théorie pour faire des prédictions dans de nouveaux contextes: il peut rarement être effectué sans modifications ad hoc afin de prendre en compte les facteurs spécifiques au réglage. Nous soutenons que les agents d'IA utilisent des simulations de ces nouveaux paramètres qui offrent une alternative à l'utilisation de la théorie et nécessitent des modifications minimes ou non. Nous présentons une approche pour construire de tels agents “généraux” qui utilisent les instructions théoriques pour le langage naturel, les données empiriques existantes et les connaissances acquises par l'IA pendant la formation. Afin de démontrer l'approche dans les paramètres dans lesquels aucune donnée de ce processus de génération de données n'est disponible, comme c'est souvent le cas dans le cas des problèmes de prédiction appliqués, nous concevons une population très hétérogène de 883 320 nouveaux jeux. Les ingrédients de l'IA sont construits à l'aide de données humaines à partir d'une petite série de jeux “graines” conceptuellement liés, mais structurellement différents. En moyenne, les agents disent un meilleur jeu d'humains que (i) les équilibres théoriques du jeu et (ii) en dehors des ingrédients de boxe dans un échantillon aléatoire de 1 500 jeux de la population. Pour une petite série de nouveaux jeux séparés, ces simulations prévoient des réactions d'un nouvel échantillon de sujets humains mieux que les données humaines les plus pertinentes publiées.
Voici un bon fil Twitter. Une leçon d'IA plus large ici est que vous devez souvent investir beaucoup de travail pour obtenir le meilleur de vos LLM. Et ces résultats devraient avoir un impact sur les méthodes de psychologie et certaines des autres sciences sociales.
Le Post -Path-Freaking -Paper sur des simulations d'IA de comportement humain s'est initialement produit dans la révolution des bords.
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