나는 Anthony Bourdain의 여행 쇼의 열렬한 팬입니다. 알 수없는 부품. 각 에피소드에서 셰프는 전 세계의 외딴 마을을 방문하여 열린 마음과 마음으로 지역 부족의 삶, 음식 및 문화를 기록합니다.

이 쇼는 인류의 놀라운 다양성을 엿볼 수 있게 해줍니다. 사회 과학자들은 서로 다른 사람, 그룹 및 문화의 행동을 이해한다는 유사한 목표를 가지고 있지만 통제된 ​​상황에서 다양한 방법을 사용합니다. 두 사람 모두에게 이러한 추구의 스타는 주제인 인간입니다.

하지만 인간을 AI 챗봇으로 대체한다면 어떨까요?

그 생각은 터무니없다. 그러나 ChatGPT 및 기타 대규모 언어 모델(LLM)의 출현 덕분에 사회과학자들은 이러한 도구를 사용하여 다양한 "시뮬레이션된 인간" 그룹을 신속하게 구성하고 그들의 행동과 가치를 생물학적 대응물에 대한 프록시로 조사하기 위한 실험을 실행한다는 아이디어에 시시덕거립니다.

디지털로 재현된 인간의 마음을 상상하고 있다면 그게 아닙니다. 아이디어는 사람의 응답을 모방하는 ChatGPT의 전문성을 활용하는 것입니다. 모델은 블로그, 유튜브 댓글, 팬 픽션, 책 등 엄청난 양의 온라인 데이터를 긁어모으기 때문에 여러 언어로 된 단어 간의 관계를 쉽게 포착합니다. 이러한 정교한 알고리즘은 또한 모든 문화에서 인간 의사소통의 중요한 측면인 아이러니, 빈정거림, 은유 및 감정적 어조와 같은 언어의 미묘한 측면을 해독할 수 있습니다. 이러한 강점은 LLM이 다양한 신념을 가진 여러 인조 인격을 모방하도록 설정합니다.

또 다른 보너스? 인간 참가자에 비해 ChatGPT 및 기타 LLM은 지치지 않아 과학자들이 전례 없는 속도로 인간 행동에 대한 데이터를 수집하고 이론을 테스트할 수 있습니다.

이 아이디어는 논란의 여지가 있지만 이미 지지를 받고 있습니다. 최근 기사 초기 필드를 검토한 결과 신중하게 설계된 특정 시나리오에서 ChatGPT의 응답이 인간 참가자의 약 95%의 응답과 상관관계가 있음을 발견했습니다.

AI는 "사회 과학 연구의 판도를 바꿀 수 있습니다." 말했다 워털루 대학교의 Igor Grossman 박사는 동료들과 함께 최근 과학. 사용을 위한 열쇠 호모 실리쿠스 연구에서? 신중한 편견 관리 및 데이터 충실도라고 팀은 말했습니다.

인간의 사회적 사고 조사

사회과학이란 정확히 무엇인가?

간단히 말해 인간이 개인이든 집단이든 서로 다른 상황에서 어떻게 행동하는지, 어떻게 서로 상호 작용하고 문화로 발전하는지를 연구하는 것입니다. 경제학, 정치학, 인류학 및 심리학과 같은 여러 가지 학문적 추구의 우산입니다.

이 규율은 현재 시대정신에서 두드러지는 광범위한 주제를 다룹니다. 소셜 미디어가 정신 건강에 미치는 영향은 무엇입니까? 악천후 에피소드가 증가함에 따라 기후 변화에 대한 현재 대중의 태도는 무엇입니까? 서로 다른 문화는 의사소통 방법을 어떻게 중시하며 무엇이 오해를 불러일으킵니까?

사회과학 연구는 질문과 가설에서 시작됩니다. 내가 가장 좋아하는 것 중 하나는 문화마다 체취를 다르게 허용합니까? (농담이 아닙니다. 주제 연구되어왔다 꽤, 그리고 네, 차이가있다.!)

그런 다음 과학자들은 설문지, 행동 테스트, 관찰 및 모델링과 같은 다양한 방법을 사용하여 아이디어를 테스트합니다. 설문조사는 질문이 엄격하게 설계되고 심사될 수 있으며 온라인으로 배포될 때 다양한 사람들에게 쉽게 도달할 수 있기 때문에 특히 인기 있는 도구입니다. 그런 다음 과학자들은 서면 응답을 분석하고 인간 행동에 대한 통찰력을 이끌어냅니다. 즉, 참가자의 언어 사용은 이러한 연구에 매우 중요합니다.

그렇다면 ChatGPT는 어떻게 적합할까요?

호모 실리쿠스'

Grossman에게 ChatGPT 또는 Google의 Bard와 같은 챗봇 뒤에 있는 LLM은 사회 과학 실험을 재설계할 수 있는 전례 없는 기회를 나타냅니다.

LLM은 대규모 데이터 세트에 대해 교육을 받았기 때문에 "광범위한 인간 경험과 관점을 나타낼 수 있습니다"라고 저자는 말했습니다. 모델은 국제적으로 자주 여행하는 사람들처럼 인터넷을 통해 국경 없이 자유롭게 "로밍"하기 때문에 모집된 인간 피험자에 비해 더 넓은 범위의 응답을 채택하고 표시할 수 있습니다.

ChatGPT는 또한 연구의 다른 구성원에 의해 영향을 받거나 지치지 않으므로 편향된 응답을 덜 생성할 수 있습니다. 이러한 특성은 "고위험 프로젝트"에서 특히 유용할 수 있습니다. 예를 들어, 소셜 미디어 게시물을 통해 전쟁 중이거나 어려운 정권 아래에 있는 사람들의 반응을 모방합니다. 차례로 응답은 실제 개입을 알릴 수 있습니다.

마찬가지로 성 정체성이나 잘못된 정보와 같은 문화적 핫 토픽에 대해 교육을 받은 LLM은 정책을 알리기 위해 다양한 이론 또는 이데올로기 학파를 재현할 수 있습니다. AI는 수십만 명의 참가자를 힘들게 조사하는 대신 온라인 담론을 기반으로 신속하게 응답을 생성할 수 있습니다.

잠재적인 실제 사용을 제외하고 LLM은 비디오 게임의 NPC(non-player characters)와 다소 유사한 사회 과학 실험에서 인간 참가자와 상호 작용하는 디지털 주체 역할을 할 수도 있습니다. 예를 들어, LLM은 서로 다른 "성격"을 채택하고 텍스트를 사용하여 동일한 질문을 함으로써 온라인으로 전 세계의 자원 봉사자와 상호 작용할 수 있습니다. 알고리즘은 잠들지 않기 때문에 24/7 실행될 수 있습니다. 결과 데이터는 과학자들이 다양한 문화가 유사한 정보를 평가하는 방식과 의견 및 잘못된 정보가 확산되는 방식을 탐색하는 데 도움이 될 수 있습니다.

베이비 스텝

연구에서 인간 대신 챗봇을 사용한다는 아이디어는 아직 주류가 아닙니다.

하지만 효과가 있다는 초기 증거가 있습니다. ㅏ 사전 인쇄 연구 이번 달에 Georgia Tech, Microsoft Research 및 Olin College에서 발표한 보고서에 따르면 LLM은 악명 높은 심리학 실험을 포함한 수많은 고전 심리학 실험에서 인간의 반응을 복제했습니다 밀그램 쇼크 실험.

그러나 중요한 질문이 남아 있습니다. 이러한 모델이 실제로 인간의 반응을 얼마나 잘 포착할 수 있습니까?

여러 가지 걸림돌이 있습니다.

첫 번째는 알고리즘과 학습 데이터의 품질입니다. 대부분의 온라인 콘텐츠는 소수의 언어에 의해 지배됩니다. 이러한 데이터에 대해 훈련된 LLM은 해당 언어를 사용하는 사람들의 감정, 관점 또는 심지어 도덕적 판단까지 쉽게 모방할 수 있으며 결과적으로 훈련 데이터에서 편향을 물려받습니다.

Grossman은 "이 편향 재생산은 사회 과학자들이 연구에서 밝히려고 노력하는 바로 그 격차를 증폭시킬 수 있기 때문에 주요 관심사입니다."라고 말했습니다.

일부 과학자들은 또한 LLM이 단지 역류 그들이 들은 것. 다양하고 복합적인 아름다움을 지닌 인류를 포착하는 것이 요점인 사회과학 연구의 정반대입니다. 반면에 ChatGPT 및 유사 모델은 “환각,” 그럴듯하게 들리지만 거짓된 정보를 구성합니다.

현재 "대형 언어 모델은 인간 경험의 '그림자'에 의존합니다."라고 Grossman은 말했습니다. 이러한 AI 시스템은 대체로 블랙박스이기 때문에 특정 반응을 생성하는 방법과 이유를 이해하기 어렵습니다. 행동 실험에서 인간의 프록시로 사용할 때 약간 문제가 됩니다.

한계에도 불구하고 "LLM은 사회과학자들이 전통적인 연구 방법에서 벗어나 혁신적인 방식으로 작업에 접근할 수 있도록 합니다."라고 저자는 말했습니다. 첫 번째 단계로 Homo silicus는 브레인스토밍을 돕고 가설을 신속하게 테스트할 수 있으며 유망한 가설은 인간 집단에서 추가로 검증됩니다.

그러나 사회과학이 진정으로 AI를 환영하려면 투명성, 공정성 및 이러한 강력한 시스템에 대한 동등한 액세스가 필요합니다. LLM은 훈련하기 어렵고 비용이 많이 듭니다.

"우리는 모든 과학 모델과 마찬가지로 사회 과학 LLM이 오픈 소스임을 보장해야 합니다. 즉, 알고리즘과 이상적으로는 모든 사람이 조사, 테스트 및 수정할 수 있는 데이터를 사용할 수 있음을 의미합니다." 말했다 워털루 대학의 연구 저자 Dr. Dawn Parker. "투명성과 복제 가능성을 유지해야만 AI 지원 사회 과학 연구가 인간 경험에 대한 이해에 진정으로 기여할 수 있습니다."

이미지 신용 : 게르트 알트만 / Pixabay

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• 출처: https://singularityhub.com/2023/07/25/chatgpt-is-replacing-humans-in-studies-on-human-behavior-and-its-working-surprisingly-well/