麻省理工:靠访谈让AI模拟真人,这条路能走多远?
只要和一个人聊得足够久,大模型就能成为他的「数字分身」吗? 从虚拟用户、合成受访者,到个性化AI Agent,一条越来越流行的技术路线是:先通过访谈、问卷和个人资料了解一个真实的人,再让大模型扮演这个人,预测他在没见过的问题上会如何回答。 但这里有一个更难的问题: AI即使已经学会了你现在怎么想,换一个此前没问过的新情境,它还能不能继续答得像你? 为检验这一点,麻省理工等机构研究者提出HugAgent,让大模型基于真实参与者的访谈,预测他们在全民医疗、公共监控和住房增密等新情境下的回答。研究覆盖54名参与者、1,742个评测项,并测试了GPT、Claud
