新AI模型多場景下精準預測人類行為

據物理學家組織網7月16日報道，來自美國密歇根大學、斯坦福大學與商業教學實驗平臺MobLab的科學家攜手，研發出名為“行為基礎模型”（Be.FM）的新型人工智能系統。該AI模型是首批專注于人類行為預測、模擬與推理的專用AI模型，相關研究成果已發表于社會科學研究網絡預印本服務器。

與傳統依賴通用文本訓練的AI不同，Be.FM采用行為科學專屬數據集進行訓練。研究團隊構建了包含約2萬名調查對象及數千項科研數據的行為數據庫，使模型能夠深度解析人類行為背后的動因，其在四種應用場景展現出卓越性能。

該模型具備精準預測現實行為的能力。以銀行業為例：當需要評估客戶群體對不同投資選項的偏好時，Be.FM可預判選擇傾向、合作意愿及風險承受度，為經濟建模、產品測試及政策制定提供低成本的行為模擬方案；該模型可實現心理特征與人口數據的雙向推理，既能通過年齡、性別等基礎信息推斷性格特質，也能依據性格特征反推人口統計屬性，這對用戶畫像構建、個性化服務設計具有重要價值；該模型也擅長捕捉環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，能精準識別季節因素、社會規范等情境變量的作用機制，為行為干預提供科學依據；作為基于大語言模型架構的系統，Be.FM還能高效整合行為科學知識，輔助完成文獻綜述、研究設計等學術工作，成為科研人員的智能協作伙伴。

測試數據顯示，在上述幾個場景下，Be.FM的表現顯著優于GPT-4o等主流模型，其預測結果更貼合真實世界的人口行為分布。團隊正致力于擴大其應用場景，目標是讓其賦能所有人類決策領域。（記者劉霞）

(責編：郝孟佳、李依環)