科技日報記者 劉霞

據(jù)物理學家組織網(wǎng)7月16日報道，來自美國密歇根大學、斯坦福大學與商業(yè)教學實驗平臺MobLab的科學家攜手，研發(fā)出名為“行為基礎(chǔ)模型”（Be.FM）的新型人工智能系統(tǒng)。該AI模型是首批專注于人類行為預(yù)測、模擬與推理的專用AI模型，相關(guān)研究成果已發(fā)表于社會科學研究網(wǎng)絡(luò)預(yù)印本服務(wù)器。

與傳統(tǒng)依賴通用文本訓(xùn)練的AI不同，Be.FM采用行為科學專屬數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練。研究團隊構(gòu)建了包含約2萬名調(diào)查對象及數(shù)千項科研數(shù)據(jù)的行為數(shù)據(jù)庫，使模型能夠深度解析人類行為背后的動因，其在四種應(yīng)用場景展現(xiàn)出卓越性能。

該模型具備精準預(yù)測現(xiàn)實行為的能力。以銀行業(yè)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(yù)判選擇傾向、合作意愿及風險承受度，為經(jīng)濟建模、產(chǎn)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(xiàn)心理特征與人口數(shù)據(jù)的雙向推理，既能通過年齡、性別等基礎(chǔ)信息推斷性格特質(zhì)，也能依據(jù)性格特征反推人口統(tǒng)計屬性，這對用戶畫像構(gòu)建、個性化服務(wù)設(shè)計具有重要價值；該模型也擅長捕捉環(huán)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(jié)因素、社會規(guī)范等情境變量的作用機制，為行為干預(yù)提供科學依據(jù)；作為基于大語言模型架構(gòu)的系統(tǒng)，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(shè)計等學術(shù)工作，成為科研人員的智能協(xié)作伙伴。

測試數(shù)據(jù)顯示，在上述幾個場景下，Be.FM的表現(xiàn)顯著優(yōu)于GPT-4o等主流模型，其預(yù)測結(jié)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(yīng)用場景，目標是讓其賦能所有人類決策領(lǐng)域。