Идеята за замяна на живите участници в социологическите проучвания с техни точни виртуални копия изглежда като икономическа революция за бизнеса и науката. Вместо да прекарват месеци в интервюиране на респонденти, разработчиците предлагат да заредят стотици отговори в езиков модел и да получат алгоритъм, който твърди, че напълно възпроизвежда човешкото мислене. Мащабно проучване на учени от Columbia Business School, публикувано в Earth.com, обаче доказва, че съвременните алгоритми създават само усреднен стереотип, а не реална индивидуалност.

Цифровите ИИ двойници и точността на GPT-4: провалът на големите данни

Експериментът, публикуван в списание Science Advances, се основава на обширния публичен набор от данни Twin-2K-500. За всеки от 1784-те участници са събрани около 128 000 знака информация, като демографски данни, когнитивни тестове, финансови решения и оценки на личността. Тези данни са въведени в модела GPT-4.1 за изграждане на пълноценен „цифров двойник“ .

След това реални хора и техните ИИ колеги са отговорили на 164 напълно нови въпроса, свързани с разпространението на фалшиви новини или кандидатстването за работа. Резултатите са се оказали поразителни:

Напълно обучените дигитални двойници са постигнали оценка за точност от 0,748 по скала от 0 до 1,0. Моделът, на който са били дадени само 14 основни демографски елемента (възраст, доход и др.), показва резултат от 0,746. Подкана без никакви лични данни е получила 0,734, а случайните отговори са били 0,629.

Гигантският масив от лична история е дала на алгоритъма предимство от само две хилядни от точката в сравнение с обикновен въпросник. Коефициентът на корелация между двойника и отговорите на човека е била 0,197 в сравнение с 0,145 в чисто демографския модел. Професор Оливие Тубия е сравнил тази сила на връзката с корелацията между ръста на човек и неговия интелект.

Пристрастия към изкуствения интелект: 5 системни капана, където се крие невронната мрежа

Чрез анализ на поведението на двойниците, изследователите са открили пет системни изкривявания:

Средна пристрастност и стереотипи: Личните данни не са направили двойника уникален, а по-скоро са го насочили към средния демографски модел; Неравномерно представителство: Двойниците са значително по-точни за респондентите с висше образование, високи доходи и умерени политически и религиозни възгледи. Гласът на по-слабо защитените групи е заличен в подобни проучвания; Хиперрационалност: В тестовете, включващи логически капани или обективни факти, двойниците са действали по-рационално от своите прототипи. Те са копирали ирационалното поведение само когато са цитирали класически научни изследвания, присъстващи в техните обучителни данни; Идеологически изкривявания: ИИ двойниците са били прекалено оптимистични и по-склонни да казват, че на хората може да се има доверие, по-толерантни са към алгоритмичното наемане на персонал и целенасочената реклама и са подценили времето, прекарано в гледане на TikTok и Netflix; Подценяване на човешкия фактор: При оценяването на креативните идеи, двойниците систематично са понижавали оценките на онези концепции, където е посочено човешко авторство. Изследванията на изкуствения интелект разкриват скрита заплаха за бизнеса

От всички установени изкривявания, авторите на изследването са най-загрижени за идеологическите пристрастия. Професор Оливие Тубия подчертава, че незабележимият конформизъм на моделите може да има скрито отрицателно въздействие върху стратегическите управленски решения. Ако бизнесът или политиците се ръководят от „мнението“ на двойници, те ще получат изкривена картина на обществените настроения.

Изследователите са тествали и други съвременни системи, включително GPT-5, DeepSeek , Gemini и специално обучения GPT-4.1 с различни температурни настройки. Максималният постигнат резултат от корелацията е само 0,232. Нито един от моделите не се е доближил до основния критерий за релевантност – повтарящи се отговори от самия човек след няколко седмици.

Предсказване на поведението: защо хората остават неразбираеми

Проучването доказва, че проблемът не може да бъде решен просто чрез увеличаване на количеството данни за обучение. Човешкото поведение съдържа непредсказуема дисперсия, която алгоритмите в момента не могат да изчислят. Тубия обаче отбелязва, че включването на данни за минало поведение и провеждането на качествени интервюта под ръководството на изкуствен интелект дават малко по-окуражаващи резултати, но все още е далеч от пълното заместване на хората със социологически алгоритъм.