A IA Pensa como os Humanos? Nova Pesquisa Revela Modelo de Previsão de Comportamento
Créditos da Imagem: Pixabay
Imagine um carro autônomo ziguezagueando pelo trânsito do centro da cidade. Para evitar um acidente, ele precisa avaliar se o pedestre na esquina está prestes a entrar na rua. Ou pense em um algoritmo de negociação de ações que precisa prever como investidores humanos responderão a notícias de última hora antes de agir.
Em ambos os exemplos, as máquinas precisam ir além de cálculos simples: elas precisam compreender o comportamento humano. No entanto, os modelos atuais de IA de uso geral, como GPT ou Llama, não foram projetados para essa tarefa.
É aí que entra o Be.FM. Pesquisadores da Universidade de Michigan, da Universidade Stanford e do MobLab criaram o Be.FM — um novo sistema de IA, abreviação de Behavioral Foundation Model (Modelo de Base Comportamental). Ele se destaca como um dos primeiros modelos de IA especificamente desenvolvidos para prever, simular e raciocinar sobre ações humanas. A pesquisa está disponível no servidor de pré-impressões do SSRN.
Treinamento Baseado em Ciência Comportamental, Não em Texto Geral
Ao contrário dos modelos tradicionais de IA treinados em conjuntos de dados de texto amplos, o Be.FM é treinado usando dados baseados em ciência comportamental, incluindo experimentos controlados, pesquisas e literatura acadêmica.
“Não estamos usando a Wikipédia”, explicou Yutong Xie, doutorando em ciência da informação na U-M e principal autor do estudo. “Construímos um conjunto de dados comportamentais com mais de 68.000 dados experimentais, cerca de 20.000 participantes de pesquisas e milhares de artigos científicos para ensinar ao modelo como e por que as pessoas se comportam de determinada forma.”
Be.FM
Esse treinamento direcionado confere ao Be.FM uma vantagem significativa sobre IAs de uso geral, que frequentemente ignoram comportamentos diferenciados ou minoritários e enfrentam dificuldades com dinâmicas sociais complexas. Em trabalhos anteriores publicados na revista Proceedings of the National Academy of Sciences, a equipe demonstrou que as IAs tradicionais tendem a replicar o comportamento humano médio, falhando em refletir todo o espectro da diversidade humana. Em contraste, o Be.FM exibe uma variedade de habilidades emergentes não programadas explicitamente por pesquisadores, que abrangem quatro áreas principais de aplicação.
Prevendo o Comportamento Humano no Mundo Real com Precisão
A capacidade mais proeminente do Be.FM é sua habilidade de prever o comportamento humano em contextos do mundo real. Por exemplo, Xie compartilhou um exemplo envolvendo um banqueiro apresentando diversas opções de investimento a um grupo. O Be.FM consegue prever quais escolhas os participantes provavelmente escolherão e estimar quantos escolherão cooperar ou assumir riscos. Esse tipo de previsão comportamental pode auxiliar em modelagem econômica, desenvolvimento de produtos ou planejamento de políticas públicas, permitindo que as organizações simulem dinâmicas de grupo antes de se comprometerem com testes caros no mundo real.
Traços Psicológicos
O modelo também tem a capacidade de inferir traços psicológicos e detalhes demográficos com base em padrões comportamentais ou dados de histórico. Na prática, isso significa que ele pode, por exemplo, prever se alguém é extrovertido ou sociável usando sua idade, gênero e outros fatores demográficos, ou estimar a idade de uma pessoa com base em seu perfil de personalidade. Esses insights podem melhorar a segmentação de usuários, orientar intervenções personalizadas ou informar o design de produtos e serviços.
Como o comportamento humano frequentemente muda dependendo do contexto, como mudanças de tempo, normas sociais ou sinais ambientais, o Be.FM também é hábil em reconhecer e raciocinar sobre essas influências.
Descobrindo os Motivadores Contextuais por Trás das Mudanças Comportamentais
Considere, por exemplo, uma mudança repentina no engajamento do usuário em um aplicativo entre janeiro e fevereiro. O Be.FM pode ajudar a identificar quais fatores contextuais podem estar impulsionando a mudança, seja uma reformulação do design, efeitos sazonais ou mensagens alteradas. Ao examinar padrões em diferentes cenários, o modelo pode revelar os gatilhos ambientais por trás das decisões das pessoas.
Isso posiciona o Be.FM como um recurso potencialmente poderoso para pesquisadores, designers e analistas de políticas que buscam compreender os motivadores por trás das mudanças comportamentais e a melhor forma de lidar com elas.
Insights da Ciência
Além disso, o Be.FM pode estruturar e aplicar insights da ciência comportamental para otimizar tarefas de pesquisa. Graças à sua base na arquitetura de modelos de linguagem de grande porte, ele pode auxiliar na geração de ideias de pesquisa, na síntese da literatura acadêmica e no enfrentamento de desafios práticos em economia comportamental.
Tanto para acadêmicos quanto para profissionais, o Be.FM pode servir como uma ferramenta para geração de hipóteses, desenho de estudos e até mesmo modelagem de cenários antes de experimentos no mundo real.
Superando os Principais Modelos de IA no Alinhamento do Comportamento Humano
O Be.FM superou consistentemente modelos comerciais e de código aberto como GPT-4o e Llama nessas quatro áreas principais, alinhando-se mais estreitamente com o comportamento humano. Ele se mostrou especialmente preciso em tarefas como inferência de personalidade e simulação de cenários comportamentais, produzindo resultados que refletiram melhor as tendências reais em nível populacional.
No entanto, o Be.FM ainda apresenta limitações, pois não foi testado quanto à eficácia fora desses domínios. Ele ainda não consegue prever grandes desenvolvimentos ou resultados políticos, como eleições ou negociações de paz.
O Futuro da IA
A equipe de pesquisa está trabalhando ativamente para ampliar a gama de domínios que o Be.FM pode abranger.
“Seja em relação ao comportamento na área da saúde, educação ou mesmo geopolítica, nosso objetivo é tornar o Be.FM valioso em qualquer ambiente onde as pessoas tomem decisões”, disse Qiaozhu Mei, professor de informação na Universidade de Michigan e autor correspondente do estudo.
Os modelos Be.FM estão disponíveis mediante solicitação, e a equipe incentiva pesquisadores e profissionais a testá-los e fornecer feedback.
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