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Das Ver­sprechen der men­schlichen Ver­hal­tenssim­u­la­tion — uni­versell ein­set­zbare Com­put­er­a­gen­ten, die men­schlich­es Ver­hal­ten in ver­schiede­nen Bere­ichen nach­bilden — kön­nte bre­ite Anwen­dun­gen in der Poli­tik und der Sozial­wis­senschaft ermöglichen. Wir stellen eine neuar­tige Agen­te­nar­chitek­tur vor, die die Ein­stel­lun­gen und Ver­hal­tensweisen von 1.052 realen Per­so­n­en simuliert, indem wir große Sprach­mod­elle auf qual­i­ta­tive Inter­views über deren Leben anwen­den und dann messen, wie gut diese Agen­ten die Ein­stel­lun­gen und Ver­hal­tensweisen der Per­so­n­en, die sie repräsen­tieren, wiedergeben. Die gen­er­a­tiv­en Agen­ten geben die Antworten der Teil­nehmer des Gen­er­al Social Sur­vey zu 85 % so genau wieder, wie die Teil­nehmer ihre eige­nen Antworten zwei Wochen später wiedergeben, und zeigen ver­gle­ich­bare Leis­tun­gen bei der Vorher­sage von Per­sön­lichkeitsmerk­malen und ‑ergeb­nis­sen in exper­i­mentellen Rep­lika­tio­nen. Unsere Architek­tur reduziert Genauigkeitsverz­er­run­gen zwis­chen ras­sis­chen und ide­ol­o­gis­chen Grup­pen im Ver­gle­ich zu Agen­ten mit demografis­chen Beschrei­bun­gen. Diese Arbeit bietet eine Grund­lage für neue Instru­mente, die bei der Unter­suchung von indi­vidu­ellem und kollek­tivem Ver­hal­ten helfen kön­nen.

Quelle: Gen­er­a­tive Agent Sim­u­la­tions of 1,000 Peo­ple

 

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