ในยุคที่เทคโนโลยี AI กำลังก้าวหน้าอย่างก้าวกระโดด งานวิจัยล่าสุดในเดือนพฤศจิกายน 2024 เกี่ยวกับ “Generative Agents” หรือ “ตัวแทนจำลองพฤติกรรมมนุษย์” ได้สร้างความตื่นเต้นให้กับแวดวงสังคมศาสตร์และเทคโนโลยีอย่างมาก เพราะมันไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือที่เลียนแบบพฤติกรรมมนุษย์ได้ แต่ยังช่วยเปิดมิติใหม่ของการทำความเข้าใจพฤติกรรมและการตัดสินใจของมนุษย์ในสถานการณ์ที่ซับซ้อน

งานวิจัย Generative Agents

Generative Agents ถูกพัฒนาขึ้นจากการสัมภาษณ์เชิงคุณภาพกับผู้เข้าร่วมกว่า 1,052 คนในสหรัฐฯ ที่มาจากกลุ่มประชากรหลากหลาย ทั้งอายุ เพศ เชื้อชาติ ระดับการศึกษา และภูมิภาค

คำถามในการสัมภาษณ์ ได้รับการออกแบบมาอย่างรอบคอบ เพื่อครอบคลุมข้อมูลหลากหลายด้านของชีวิตและมุมมองของผู้เข้าร่วม ตัวอย่างคำถามที่ใช้มีทั้งคำถามปลายเปิดที่ช่วยให้ผู้เข้าร่วมแบ่งปันประสบการณ์ส่วนตัว และคำถามเกี่ยวกับความคิดเห็นในประเด็นสำคัญ ตัวอย่างเช่น:

1. คำถามทั่วไปเกี่ยวกับชีวิต
   • “เล่าเรื่องราวชีวิตของคุณให้ฟังหน่อย เริ่มตั้งแต่วัยเด็ก การศึกษา ครอบครัว ความสัมพันธ์ และเหตุการณ์สำคัญที่คุณเคยประสบมา”
   • “คุณรู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงในชีวิตของคุณ?”
2. คำถามเกี่ยวกับมุมมองต่อสังคม
   • “คุณคิดอย่างไรเกี่ยวกับประเด็นเรื่องการเหยียดเชื้อชาติและการปฏิบัติของตำรวจในช่วงที่ผ่านมา?”
   • “ในมุมมองของคุณ การเปลี่ยนแปลงทางสังคมใดที่สำคัญที่สุดในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา?”
3. คำถามเกี่ยวกับพฤติกรรมส่วนตัว
   • “ในชีวิตประจำวันของคุณ คุณให้ความสำคัญกับสิ่งใดเป็นพิเศษ เช่น การทำงาน ครอบครัว หรือการพักผ่อน?”
   • “คุณตัดสินใจอย่างไรเมื่อเผชิญกับปัญหาที่ยากลำบาก?”
4. คำถามเกี่ยวกับเป้าหมายในชีวิตและอนาคต
   • “เป้าหมายระยะยาวของคุณคืออะไร และคุณวางแผนจะไปถึงเป้าหมายนั้นอย่างไร?”
   • “คุณมีความคาดหวังอย่างไรต่ออนาคตของตัวเองและครอบครัว?”
5. คำถามเกี่ยวกับความคิดเห็นเชิงการเมืองและสังคม
   • “คุณมีความคิดเห็นอย่างไรเกี่ยวกับการเลือกตั้งครั้งล่าสุด?”
   • “คุณคิดว่ารัฐบาลควรให้ความสำคัญกับปัญหาอะไรเป็นอันดับแรก?”
6. คำถามเกี่ยวกับการใช้ชีวิตในช่วงสถานการณ์พิเศษ
   • “คุณปรับตัวอย่างไรในช่วงที่เกิดการแพร่ระบาดของโควิด-19?”
   • “วิธีการใช้ชีวิตของคุณเปลี่ยนไปมากน้อยแค่ไหนตั้งแต่เกิดวิกฤติครั้งนี้?”

ลักษณะคำถามที่สำคัญ

• คำถามส่วนใหญ่เป็น ปลายเปิด เพื่อให้ผู้เข้าร่วมแสดงความคิดเห็นหรือเล่าเรื่องราวได้อย่างอิสระ
• มีการถาม คำถามติดตาม (Follow-up Questions) เช่น:
  • “คุณช่วยเล่าเพิ่มเติมเกี่ยวกับประสบการณ์นั้นได้ไหม?”
  • “สิ่งนั้นมีผลต่อชีวิตคุณในระยะยาวอย่างไร?”

ตัวอย่างคำตอบจากผู้เข้าร่วม

เมื่อถามคำถามปลายเปิด เช่น “เล่าเรื่องราวชีวิตของคุณ”, ผู้เข้าร่วมอาจตอบว่า:

• “ฉันเติบโตในครอบครัวที่ค่อนข้างยากจนในชนบท ช่วงวัยเด็กเป็นช่วงที่ลำบาก แต่ฉันเรียนรู้ที่จะพึ่งพาตัวเองตั้งแต่ยังเล็ก…”

คำถามเหล่านี้ช่วยให้ได้ข้อมูลที่ลึกซึ้งเกี่ยวกับตัวผู้เข้าร่วมและสร้างตัวแทนจำลองที่มีความสมจริงมากขึ้น

โดยใช้เวลาสัมภาษณ์กว่า 2 ชั่วโมงต่อคน และใช้ AI Interviewer โดยข้อมูลเหล่านี้ถูกนำเข้าสู่ Large Language Models (LLMs) แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ที่ประมวลผลและสร้างตัวแทนจำลองที่สามารถตอบคำถามหรือแสดงพฤติกรรมได้ใกล้เคียงกับมนุษย์จริง ๆ

ความแม่นยำที่น่าทึ่งและลดอคติในงานวิจัย

งานวิจัยนี้แสดงให้เห็นว่า Generative Agents สามารถสะท้อนพฤติกรรมและทัศนคติของบุคคลต้นแบบได้อย่างแม่นยำถึง 85% โดยเปรียบเทียบจากคำตอบของบุคคลเดิมที่ให้ข้อมูลซ้ำในช่วงเวลาต่างกัน สิ่งนี้ช่วยแก้ปัญหาของตัวแทนจำลองแบบเดิมที่มักใช้ข้อมูลประชากรเชิงปริมาณ เช่น เชื้อชาติ เพศ หรืออายุ ซึ่งอาจทำให้เกิดอคติในการวิเคราะห์

การประยุกต์ใช้งานในอนาคต

Generative Agents มีศักยภาพที่จะเปลี่ยนโลกในหลายด้าน ไม่ว่าจะเป็น

การสร้างโปรไฟล์ผู้บริโภค
Generative Agents สามารถเลียนแบบกลุ่มเป้าหมายในหลากหลายบริบท ทำให้ธุรกิจเข้าใจลูกค้าในเชิงลึกและพัฒนาผลิตภัณฑ์หรือบริการให้ตอบโจทย์ได้ดียิ่งขึ้น

การออกแบบแคมเปญโฆษณา
ทดลองแคมเปญการตลาดกับตัวแทนจำลองก่อนเปิดตัวจริง เพื่อลดความเสี่ยงและเพิ่มโอกาสประสบความสำเร็จ

ออกแบบบริการที่ครอบคลุมทุกกลุ่มคน
Generative Agents ช่วยจำลองความต้องการของผู้คนจากหลากหลายภูมิหลัง ทำให้ผลิตภัณฑ์และบริการสามารถตอบสนองความต้องการของทุกคนได้ดีขึ้น

การจำลองผลกระทบของนโยบาย
Generative Agents สามารถใช้ทดสอบนโยบายใหม่ เช่น การปรับอัตราภาษี การสื่อสารเรื่องสุขภาพ หรือการจัดการทรัพยากรในชุมชน โดยลดความเสี่ยงและต้นทุนจากการทดลองจริง

การจำลองสถานการณ์การสอน
ใช้ Generative Agents เป็นตัวแทนนักเรียนหรือนักศึกษา เพื่อทดลองวิธีการสอนในบริบทที่หลากหลาย

การพัฒนาทักษะการเจรจาและการจัดการปัญหา
นักเรียนสามารถฝึกแก้ปัญหาในสถานการณ์จำลองที่สมจริง ช่วยพัฒนาทักษะที่สำคัญในโลกจริง

การเตรียมความพร้อมในเหตุการณ์ฉุกเฉิน
Generative Agents สามารถจำลองพฤติกรรมของกลุ่มคนในสถานการณ์วิกฤต เช่น การอพยพ หรือการจัดการกับความตื่นตระหนกในสถานการณ์ภัยพิบัติ

การสื่อสารในภาวะวิกฤต
ช่วยพัฒนาแนวทางการสื่อสารที่เหมาะสมในสถานการณ์ฉุกเฉิน เพื่อให้ประชาชนเข้าใจและปฏิบัติตามได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การเปลี่ยนแปลงพฤติกรรม:
ช่วยศึกษาและออกแบบวิธีการกระตุ้นให้ผู้คนปรับเปลี่ยนพฤติกรรม เช่น การลดการใช้พลาสติก หรือการสนับสนุนพฤติกรรมที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม

Generative Agents: เทคโนโลยีที่พาเราเข้าสู่อนาคต

งานวิจัยนี้ไม่ได้เป็นเพียงการสร้าง AI ที่ฉลาดขึ้น แต่ยังเป็นก้าวสำคัญในการสร้าง AI ที่ “เข้าใจมนุษย์” อย่างแท้จริง และยังสามารถนำไปใช้ในงานวิจัยที่มีความซับซ้อน รวมถึงการกำหนดนโยบายที่ตอบสนองต่อความต้องการของสังคม

อ้างอิง :https://arxiv.org/abs/2411.10109