Egy Harvard és Massachusetts Institute of Technology (MIT) kapcsolódó kutatócsoport bemutatta a MatrAIx nevű rendszert, amely 8,3 milliárd szintetikus „felhasználót" hoz létre — hozzávetőlegesen egyet minden földi emberre. A mesterséges profilokat valós forrásokból összegyúrt adatok alapján állítják elő: népszámlálási statisztikák, társadalmi felmérések, Wikipédia életrajzok, Amazon-értékelések és fejlesztői felmérések szolgáltatták az alapot.
A rendszer működése röviden úgy néz ki, hogy egy meglévő nyelvi vagy viselkedésmodellel (például Anthropic Claude vagy OpenAI GPT) „ráirányítják" ezeket a mesterséges profilokat: az AI a megadott személyiségjegyek és háttéradatok alapján kitölti a felméréseket, böngészi az oldalakat, vagy virtuálisan végigkattint egy applikációt. Ezzel a vállalatok — elvileg — tesztelhetik termékeiket "az emberiség" előtt, még mielőtt egyetlen valódi felhasználót is bevonnának. A kutatók kiemelik, hogy így hónapokig tartó toborzás és terepmunka rövidíthető le percekre.
Milyen adatokon és modelleken alapul
A MatrAIx a különböző forrásokból származó aggregált és egyedi adatok kombinációját használja a személyiségek létrehozásához: népszámlálási adatok, társadalomtudományi felmérések, nyilvános Wikipédia-bejegyzések, e-kereskedelmi vélemények és fejlesztők körében végzett közvélemény-kutatások. A kutatás szerint ezekre az összesített jelekre támaszkodva a rendszer képes egyenként „megszemélyesíteni" 8,3 milliárd profilt.
A profiltalkalmazás során a szerzők olyan nagy nyelvi modelleket említenek, mint a Claude vagy a GPT, amelyek képesek a megadott profilok alapján tényleges interakciókat utánozni: kérdőívek kitöltése, weboldalak böngészése, felhasználói felületek kipróbálása.
Előnyök és korlátok
A gyorsaság és költséghatékonyság a rendszer legnagyobb vonzereje: a „kérdezd meg a világot" jellegű vizsgálat többé nem feltétlenül igényel hónapokat és nagyszabású terepi munkát. Ugyanakkor a kutatás rámutat, hogy a modellválasztás jelentős torzítást hozhat az eredményekbe. A publikáció például azt mutatja, hogy egy konkrét minta alapján a fizetésre hajlandóság aránya 23%-ról akár 94%-ra is változhat modellfüggően.
A szerzők ajánlása az, hogy több modellt is meg kell kérdezni, majd ezek kimeneteleit átlagolni, ezzel csökkenthető a specifikus modellek által behozott torzítás. Ez ugyanakkor nem szünteti meg azt az alapvető problémát, hogy a szintetikus felhasználók válaszai nem feltétlenül köthetők egy-egy létező emberhez.
Miért számít ez
A MatrAIx lehetőséget ad arra, hogy termékfejlesztők és piackutatók sokkal gyorsabban kapjanak széleskörű visszajelzést. Ugyanakkor a módszer etikai és metodológiai kérdéseket vet fel: az eredmények erősen függnek attól, melyik AI-t kérdezzük, és az, hogy egy modell „hangja" dominálja az összképet, torzíthatja a döntéshozatalt. A kutatók szerint a gyakorlatban ez azt jelenti, hogy nem feltétlenül az emberiség véleményét mérték, hanem azt a választ, amelyet a megkérdezett modellek produkálnak.
Összefoglalva: a MatrAIx gyors és olcsó eszközt ad azok kezébe, akik széleskörű használói visszajelzést szeretnének, de az eredmények értelmezésekor körültekintéssel kell kezelni a modellfüggő torzításokat és azokat a korlátokat, amelyek megkérdőjelezik, hogy egy-egy adott válasz érdemben hozzárendelhető-e bármely valós személyhez.
