Be.FM là một trong các mô hình AI mới đầu tiên có khả năng dự đoán, mô phỏng và suy luận về các hành động của con người.
Bạn hãy hình dung một chiếc xe tự lái đang định hướng di chuyển khi tham gia giao thông trong thành phố. Để tránh va chạm, nó phải phán đoán được người đi bộ ở góc phố có định qua đường hay không. Hoặc là một thuật toán đầu tư thực hiện giao dịch cổ phiếu. Nó sẽ cần phán đoán các nhà đầu tư con người sẽ phản ứng thế nào với tin tức trước khi đưa ra quyết định.
Trong cả hai trường hợp, các cỗ máy phải thực hiện nhiều tác vụ hơn là tính toán – chúng phải hiểu được hành vi của con người. Song, các mô hình AI đa năng ngày nay, như GPT hoặc LIama, không được xây dựng theo hướng này.
Và Be.FM, viết tắt của Mô hình Nền tảng Hành vi (Behavioral Foundation Model) xuất hiện. Hệ thống AI mới này là thành quả từ mối hợp tác giữa các nhà nghiên cứu tại Đại học Michigan, Đại học Stanford và MobLab. Be.FM là một trong những hệ thống AI đầu tiên được thiết kế chuyên để dự đoán, mô phỏng và suy luận về các hành động của con người.
Không giống các mô hình truyền thống dựa trên tập hợp văn bản chung, Be.FM được đào tạo dựa trên dữ liệu khoa học hành vi cụ thể – thu được từ các thí nghiệm kiểm soát cho tới các khảo sát và nghiên cứu học thuật.
“Chúng tôi không nạp vào nó Wikipedia” – nghiên cứu sinh tiến sĩ Yutong Xie về khoa học thông tin tại ĐH Michigan và là tác giả chính của nghiên cứu cho biết. “Chúng tôi đã dựng một bộ dữ liệu hành vi – gồm hơn 68.000 chủ đề từ dữ liệu thử nghiệm, khoảng 20.000 người trả lời khảo sát và hàng ngàn nghiên cứu khoa học – để giúp mô hình suy luận về lý do vì sao mọi người hành động như vậy”.
Việc đào tạo chuyên biệt như vậy đem lại cho Be.FM một yếu tố vượt trội hơn các AI đa năng, vốn thường bỏ qua những hành vi nhỏ hoặc hiểu sai các tín hiệu xã hội phức tạp. Ví dụ, nghiên cứu trước của nhóm, đăng trên Kỷ yếu của Viện Hàn lâm Khoa học Quốc gia, cho thấy các AI có mặt trên thị trường có xu hướng bắt chước hành vi trung bình của người, nhưng không thể bao quát được tính đa dạng trong phân phối hành vi của người. Quan trọng hơn, Be.FM thể hiện một loạt năng lực mới xuất hiện – những kỹ năng mà các nhà nghiên cứu không lập trình rõ ràng – thuộc bốn lĩnh vực ứng dụng chính.
Điểm mạnh đầu tiên và dễ thấy nhất của Be.FM là khả năng dự đoán hành vi của con người trong các tình huống đời thực. Ví dụ, trong tình huống nhân viên ngân hàng muốn giới thiệu một số lựa chọn đầu tư cho một nhóm người. Người này có thể dùng Be.FM để dự đoán xem những lựa chọn nào sẽ được mọi người ưa chuộng và có bao nhiêu người sẽ hợp tác hoặc mạo hiểm. Năng lực dự đoán hành vi có thể hỗ trợ lập mô hình kinh tế, thử nghiệm sản phẩm hoặc phân tích chính sách công, mở ra con đường mô phỏng hành vi nhóm trước khi khởi động các thử nghiệm thực tế tốn kém.
Be.FM cũng có thể suy ra các đặc điểm tâm lý và thông tin nhân khẩu học từ hành vi hoặc dữ liệu nền. Trong ứng dụng, điều này đồng nghĩa với việc suy ra một người mang tính hướng nội hay hòa nhã dựa trên tuổi tác và giới tính của họ, cũng như dữ liệu nhân khẩu học khác, hoặc ước tính tuổi của một người dựa trên các đặc điểm tính cách. Năng lực này có thể giúp các nhà nghiên cứu phân khúc người dùng hiệu quả hơn, hướng dẫn các can thiệp cá nhân hóa hoặc ảnh hưởng tới thiết kế sản phẩm.
Hành vi con người thường thay đổi tương ứng với bối cảnh, chẳng hạn như những thay đổi về thời điểm, chuẩn mực xã hội hoặc các tín hiệu môi trường. Be.FM có thể giúp phát hiện và lý giải những yếu tố này.
Ví dụ, khi hành vi người dùng trong một ứng dụng thay đổi từ tháng Một sang tháng Hai, Be.FM có thể giúp xác định những yếu tố bối cảnh nào có thể ảnh hưởng tới sự thay đổi – chẳng hạn như cập nhật thiết kế, một xu hướng theo mùa hoặc những thay đổi về cách định hình thông tin. Bằng cách phân tích các mẫu quy luật qua nhiều tình huống, mô hình này có thể nêu bật những hiểu biết về các tín hiệu môi trường ảnh hưởng tới việc ra quyết định.
Khả năng này biến Be.FM thành công cụ giá trị cho các nhà nghiên cứu, nhà thiết kế và nhà phân tích chính sách – những người đang muốn hiểu nguyên nhân đằng sau sự thay đổi hành vi và làm thế nào để phản ứng hiệu quả.
Cuối cùng, Be.FM có thể tổ chức và áp dụng kiến thức khoa học hành vi để hỗ trợ quy trình nghiên cứu. Được xây dựng trên kiến trúc mô hình ngôn ngữ lớn, nó có thể tạo ra các ý tưởng nghiên cứu mới, tóm tắt tài liệu hoặc giải quyết các vấn đề kinh tế học hành vi ứng dụng. Đối với các học giả và chuyên viên, nó có thể trở thành một công cụ để động não suy nghĩ các giả thuyết, lên kế hoạch nghiên cứu hoặc thậm chí mô phỏng kịch bản trước thử nghiệm thực địa.
Trong bốn mục này, Be.FM luôn vượt trội hơn các mô hình thương mại và mã nguồn mở như GPT-4o và Liama trong việc đối chiếu hành vi con người, nhất là trong các nhiệm vụ như dự đoán tính cách và mô phỏng tình huống. Các dự đoán của nó phản ánh sát các mô hình thực tế hơn, đặc biệt là ở cấp độ dân số.
Tuy nhiên, mô hình này vẫn có hạn chế, hiệu suất của những lĩnh vực ngoài bốn cái nêu trên vẫn chưa được kiểm chứng. Nó chưa được thiết kế để dự báo những sự kiện chính trị quy mô lớn hoặc dự đoán kết quả như bầu cử hoặc thỏa thuận hòa bình.
Nhóm nghiên cứu hiện đang nỗ lực mở rộng phạm vi hoạt động của Be.FM.
“Hành vi trong y tế, giáo dục, thậm chí cả địa chính trị — mục tiêu của chúng tôi là làm cho Be.FM có ích ở bất kỳ lĩnh vực nào mà mọi người cần đưa ra quyết định” — Qiaozhu Mei, giáo sư thông tin tại ĐH Michigan và là tác giả liên hệ của nghiên cứu, cho biết.
Phương Anh dịch từ ĐH Chicago
(Visited 1 times, 1 visits today)
https%3A%2F%2Ftiasang.com.vn%2Fdoi-moi-sang-tao%2Fmo-hinh-ai-moi-du-doan-hanh-vi-cua-con-nguoi%2F
