Anthony Bourdain'in gezi programının büyük bir hayranıyım. Bilinmeyen Parçalar. Her bölümde şef, dünyanın dört bir yanındaki ücra köyleri ziyaret ederek bölgesel kabilelerin yaşamlarını, yemeklerini ve kültürlerini açık bir yürek ve zihinle belgeliyor.

Gösteri, insanlığın şaşırtıcı çeşitliliğine bir bakış sunuyor. Sosyal bilimcilerin benzer bir amacı vardır - farklı insanların, grupların ve kültürlerin davranışlarını anlamak - ancak kontrollü durumlarda çeşitli yöntemler kullanırlar. Her ikisi için de bu arayışların yıldızları öznelerdir: insanlar.

Peki ya insanları yapay zeka sohbet robotlarıyla değiştirirseniz?

Bu fikir kulağa saçma geliyor. Yine de, ChatGPT ve diğer büyük dil modellerinin (LLM'ler) ortaya çıkışı sayesinde, sosyal bilimciler, bu araçları hızla çeşitli "simüle edilmiş insan" grupları oluşturmak ve davranışlarını ve değerlerini araştırmak için deneyler yapmak için kullanma fikriyle flört ediyorlar. biyolojik muadilleri.

Dijital olarak yeniden yaratılmış insan zihinleri hayal ediyorsanız, bu o değil. Fikir, ChatGPT'nin insan tepkilerini taklit etme konusundaki uzmanlığından yararlanmaktır. Modeller muazzam miktarda çevrimiçi veriyi (bloglar, Youtube yorumları, hayran kurguları, kitaplar) kazıdığından, birden çok dildeki sözcükler arasındaki ilişkileri kolayca yakalar. Bu gelişmiş algoritmalar, her kültürde insan iletişiminin kritik bir yönü olan ironi, iğneleme, metaforlar ve duygusal tonlar gibi dilin nüanslı yönlerini de çözebilir. Bu güçlü yönler, LLM'leri çok çeşitli inançlara sahip çoklu sentetik kişilikleri taklit edecek şekilde ayarlar.

Başka bir bonus mu? İnsan katılımcılarla karşılaştırıldığında, ChatGPT ve diğer LLM'ler yorulmaz ve bilim insanlarının veri toplamasına ve insan davranışıyla ilgili teorileri benzeri görülmemiş bir hızla test etmesine olanak tanır.

Fikir, tartışmalı olsa da, zaten destek görüyor. Yeni bir makale Gelişmekte olan alanı incelerken, dikkatli bir şekilde tasarlanmış bazı senaryolarda, ChatGPT'nin yanıtlarının insan katılımcıların kabaca yüzde 95'ininkilerle ilişkili olduğunu gördük.

AI "sosyal bilim araştırmaları için oyunu değiştirebilir" şuraya Yakın zamanda meslektaşlarıyla birlikte ileriye dönük bir makale kaleme alan Waterloo Üniversitesi'nden Dr. Igor Grossman Bilim. Kullanmak için anahtar Homo silicus araştırmada? Ekip, dikkatli önyargı yönetimi ve veri doğruluğu dedi.

İnsan Toplumsal Zihnini Araştırmak

Sosyal bilim tam olarak nedir?

Basitçe ifade etmek gerekirse, insanların -bireysel ya da grup olarak- farklı koşullar altında nasıl davrandıklarını, birbirleriyle nasıl etkileşim kurduklarını ve bir kültür olarak nasıl geliştiklerini inceliyor. Ekonomi, siyaset bilimi, antropoloji ve psikoloji gibi birçok dalı olan bir akademik arayış şemsiyesidir.

Disiplin, mevcut zeitgeist'ta öne çıkan çok çeşitli konuları ele alır. Sosyal medyanın ruh sağlığı üzerindeki etkisi nedir? Şiddetli hava olayları arttıkça iklim değişikliğine karşı mevcut kamuoyu tutumları nelerdir? Farklı kültürler iletişim yöntemlerine nasıl değer veriyor ve yanlış anlamaları neler tetikliyor?

Bir sosyal bilim çalışması bir soru ve bir hipotezle başlar. Favorilerimden biri: kültürler vücut kokusunu farklı şekilde tolere eder mi? (Şaka yapmıyorum, konu çalışılmıştır biraz ve evet bir fark var!)

Bilim adamları daha sonra fikirlerini test etmek için anketler, davranış testleri, gözlem ve modelleme gibi çeşitli yöntemler kullanırlar. Anketler özellikle popüler bir araçtır çünkü sorular sıkı bir şekilde tasarlanıp incelenebilir ve çevrimiçi olarak dağıtıldıklarında çok çeşitli insanlara kolayca ulaşabilir. Bilim adamları daha sonra yazılı yanıtları analiz eder ve insan davranışına ilişkin içgörüler çıkarır. Başka bir deyişle, bir katılımcının dili kullanımı bu çalışmalar için kritik öneme sahiptir.

Peki ChatGPT buna nasıl uyuyor?

'Homo Silicus'

Grossman'a göre, ChatGPT veya Google'ın Bard'ı gibi sohbet robotlarının arkasındaki LLM'ler, sosyal bilim deneylerini yeniden tasarlamak için benzeri görülmemiş bir fırsatı temsil ediyor.

Yazarlar, büyük veri kümeleri üzerinde eğitildikleri için, LLM'lerin "çok çeşitli insan deneyimlerini ve bakış açılarını temsil edebileceğini" söyledi. Modeller, genellikle uluslararası seyahat eden insanlar gibi, internette sınırlar olmaksızın serbestçe "dolaştığı" için, işe alınan insan deneklere kıyasla daha geniş bir yanıt yelpazesini benimseyebilir ve görüntüleyebilirler.

ChatGPT ayrıca bir çalışmanın diğer üyelerinden etkilenmez veya yorulmaz, bu da potansiyel olarak daha az önyargılı yanıtlar üretmesine izin verir. Bu özellikler özellikle "yüksek riskli projelerde" yararlı olabilir; örneğin, savaş halindeki ülkelerde veya zor rejimler altında yaşayan insanların sosyal medya gönderileri aracılığıyla tepkilerini taklit etmek. Buna karşılık, yanıtlar gerçek dünyadaki müdahaleleri bilgilendirebilir.

Benzer şekilde, cinsiyet kimliği veya yanlış bilgilendirme gibi kültürel sıcak konularda eğitilmiş LLM'ler, politikaları bilgilendirmek için farklı teorik veya ideolojik düşünce okullarını yeniden üretebilir. Yapay zeka, yüzbinlerce insan katılımcıyı zahmetli bir şekilde yoklamak yerine, çevrimiçi söyleme dayalı olarak hızla yanıtlar üretebilir.

Potansiyel gerçek yaşam kullanımları bir yana, LLM'ler, video oyunlarındaki oyuncu olmayan karakterlere (NPC) benzer şekilde, sosyal bilim deneylerinde insan katılımcılarla etkileşime giren dijital özneler olarak da hareket edebilir. Örneğin, LLM farklı "kişilikleri" benimseyebilir ve dünyanın dört bir yanındaki insan gönüllülerle aynı soruyu sorarak metin kullanarak çevrimiçi etkileşim kurabilir. Algoritmalar uyumadığı için 24/7 çalışabilir. Ortaya çıkan veriler, bilim adamlarının farklı kültürlerin benzer bilgileri nasıl değerlendirdiğini ve fikirlerin ve yanlış bilgilerin nasıl yayıldığını keşfetmelerine yardımcı olabilir.

Bebek Adımları

Çalışmalarda insanlar yerine sohbet robotlarını kullanma fikri henüz yaygın değil.

Ancak işe yarayabileceğine dair erken kanıtlar var. A ön baskı çalışması Georgia Tech, Microsoft Research ve Olin College tarafından bu ay yayımlanan bir araştırma, bir LLM'nin, kötü şöhretli deneyler de dahil olmak üzere çok sayıda klasik psikoloji deneyinde insan tepkilerini kopyaladığını buldu. Milgram şok deneyleri.

Yine de kritik bir soru kalır: Bu modeller bir insanın tepkisini gerçekten ne kadar iyi yakalayabilir?

Birkaç engel var.

Birincisi, algoritmanın ve eğitim verilerinin kalitesidir. Çevrimiçi içeriğin çoğuna yalnızca bir avuç dil hakimdir. Bu veriler üzerinde eğitilmiş bir LLM, bu dilleri kullanan insanların duygularını, bakış açısını ve hatta ahlaki yargılarını kolayca taklit edebilir ve bu da eğitim verilerinden önyargı devralabilir.

Grossman, "Bu önyargı üretimi, sosyal bilimcilerin araştırmalarında ortaya çıkarmaya çalıştıkları eşitsizlikleri büyütebileceği için büyük bir endişe kaynağıdır" dedi.

Bazı bilim adamları ayrıca LLM'lerin sadece yetersiz onlara söylenenler Bu, asıl amacın insanlığı tüm farklı ve karmaşık güzelliğiyle yakalamak olduğu bir sosyal bilim çalışmasının antitezi. Öte yandan ChatGPT ve benzeri modellerin “gördüğünü sanmak," kulağa mantıklı gelen ama yanlış olan bilgiler uydurmak.

Grossman, şimdilik "büyük dil modelleri insan deneyimlerinin 'gölgelerine' dayanıyor" dedi. Bu AI sistemleri büyük ölçüde kara kutular olduğundan, belirli yanıtları nasıl ve neden ürettiklerini anlamak zordur - onları davranışsal deneylerde insan vekilleri olarak kullanırken biraz rahatsız edicidir.

Yazarlar, sınırlamalara rağmen, "LLM'ler sosyal bilimcilerin geleneksel araştırma yöntemlerinden kopmalarına ve çalışmalarına yenilikçi yollarla yaklaşmalarına izin veriyor" dedi. İlk adım olarak, Homo silicus beyin fırtınasına yardımcı olabilir ve hipotezleri hızla test edebilir ve umut verici olanların insan popülasyonlarında daha fazla doğrulanması sağlanır.

Ancak sosyal bilimlerin yapay zekayı gerçekten hoş karşılaması için şeffaflık, adalet ve bu güçlü sistemlere eşit erişim olması gerekecek. LLM'lerin eğitilmesi zor ve pahalıdır, son modeller giderek ağır ödeme duvarlarının arkasına kapatılmaktadır.

"Tüm bilimsel modeller gibi sosyal bilimler LLM'lerinin de açık kaynak olduğundan emin olmalıyız, yani algoritmaları ve ideal olarak verileri herkesin incelemesine, test etmesine ve değiştirmesine açıktır." şuraya çalışma yazarı Waterloo Üniversitesi'nden Dr. Dawn Parker. "Yalnızca şeffaflığı ve tekrarlanabilirliği koruyarak yapay zeka destekli sosyal bilim araştırmalarının insan deneyimini anlamamıza gerçekten katkıda bulunmasını sağlayabiliriz."

Resim Kredi: Gerd Altmann / Pixabay

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. Otomotiv / EV'ler, karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• Blok Ofsetleri. Çevre Dengeleme Sahipliğini Modernleştirme. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://singularityhub.com/2023/07/25/chatgpt-is-replacing-humans-in-studies-on-human-behavior-and-its-working-surprisingly-well/