據(jù)物理學(xué)家組織網(wǎng)7月16日報(bào)道，來自美國密歇根大學(xué)、斯坦福大學(xué)與商業(yè)教學(xué)實(shí)驗(yàn)平臺MobLab的科學(xué)家攜手，研發(fā)出名為“行為基礎(chǔ)模型”（Be.FM）的新型人工智能系統(tǒng)。該AI模型是首批專注于人類行為預(yù)測、模擬與推理的專用AI模型，相關(guān)研究成果已發(fā)表于社會科學(xué)研究網(wǎng)絡(luò)預(yù)印本服務(wù)器。
與傳統(tǒng)依賴通用文本訓(xùn)練的AI不同，Be.FM采用行為科學(xué)專屬數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了包含約2萬名調(diào)查對象及數(shù)千項(xiàng)科研數(shù)據(jù)的行為數(shù)據(jù)庫，使模型能夠深度解析人類行為背后的動因，其在四種應(yīng)用場景展現(xiàn)出卓越性能。
該模型具備精準(zhǔn)預(yù)測現(xiàn)實(shí)行為的能力。以銀行業(yè)為例：當(dāng)需要評估客戶群體對不同投資選項(xiàng)的偏好時(shí)，Be.FM可預(yù)判選擇傾向、合作意愿及風(fēng)險(xiǎn)承受度，為經(jīng)濟(jì)建模、產(chǎn)品測試及政策制定提供低成本的行為模擬方案；該模型可實(shí)現(xiàn)心理特征與人口數(shù)據(jù)的雙向推理，既能通過年齡、性別等基礎(chǔ)信息推斷性格特質(zhì)，也能依據(jù)性格特征反推人口統(tǒng)計(jì)屬性，這對用戶畫像構(gòu)建、個(gè)性化服務(wù)設(shè)計(jì)具有重要價(jià)值；該模型也擅長捕捉環(huán)境因素對行為的影響，例如分析用戶1—2月間的行為變化時(shí)，能精準(zhǔn)識別季節(jié)因素、社會規(guī)范等情境變量的作用機(jī)制，為行為干預(yù)提供科學(xué)依據(jù)；作為基于大語言模型架構(gòu)的系統(tǒng)，Be.FM還能高效整合行為科學(xué)知識，輔助完成文獻(xiàn)綜述、研究設(shè)計(jì)等學(xué)術(shù)工作，成為科研人員的智能協(xié)作伙伴。
測試數(shù)據(jù)顯示，在上述幾個(gè)場景下，Be.FM的表現(xiàn)顯著優(yōu)于GPT-4o等主流模型，其預(yù)測結(jié)果更貼合真實(shí)世界的人口行為分布。團(tuán)隊(duì)正致力于擴(kuò)大其應(yīng)用場景，目標(biāo)是讓其賦能所有人類決策領(lǐng)域。
（審核：歐云海）
