This post is also available in:
English (אנגלית)
בינה מלאכותית עשתה התקדמות מרשימה בשנים האחרונות, אך כשמדובר בהבנת איך אנשים מתנהגים בסביבות העולם האמיתי, רוב המודלים עדיין לא מספקים את התמונה המלאה. מערכת בינה מלאכותית חדשה, בשם Be.FM (Behavioral Foundation Model), שואפת לסגור את הפער הזה.
המודל פותח על ידי חוקרים מאוניברסיטת מישיגן, אוניברסיטת סטנפורד ומובלאב, והוא אחד המודלים הראשונים שנבנו במיוחד כדי לחזות ולהסיק על התנהגות אנושית במצבים שונים. בניגוד למודלים כלליים כמו GPT-4o או LLaMA, המודל Be.FM מאומן על נתונים מתוך מדעי ההתנהגות ולא על מקורות טקסט כלליים כמו ויקיפדיה או מאמרי חדשות.
הנתונים שמהם המודל מאומן כוללים ניסויים מבוקרים, סקרים אקדמיים וממצאים ממחקרים שהתפרסמו—כולל מעל 68,000 נבדקים ו-20,000 תשובות לסקרים, לפי TechXplore. אימון ממוקד זה מאפשר למודל לתפוס מגוון רחב יותר של החלטות אנושיות ורמזים חברתיים שנוטים להיות מוחמצים במודלים מסורתיים של בינה מלאכותית.
החוזקה של Be.FM טמונה בארבעה תחומים מרכזיים. ראשית, המודל יכול לחזות קבלת החלטות אנושיות בתרחישים מעשיים. לדוגמה, כאשר מוצגות אפשרויות השקעה, המודל יכול להעריך כמה אנשים יבחרו לקחת סיכון, לשתף פעולה או לבחור באופציות בטוחות יותר—מה שיכול להיות מועיל בתכנון כלכלי, בבדיקת מוצרים או בהערכות מדיניות.
שנית, המודל יכול להסיק תכונות פסיכולוגיות ודמוגרפיות על פי קלטים התנהגותיים. כלומר, הוא יכול לעזור לחוקרים או לארגונים להבין טוב יותר את המגזרים השונים של קהל היעד או להתאים את ההתערבויות מבלי גישה ישירה לנתוני סקרים.
שלישית, Be.FM יכול לנתח כיצד ההתנהגות משתנה כתגובה להקשר—כגון עונות השנה, עיצוב הממשק או נורמות חברתיות משתנות. לדוגמה, הוא יכול לעזור לזהות מדוע משתמשים מגיבים אחרת לאותה תכונה של אפליקציה בזמנים שונים בשנה.
לבסוף, המערכת יכולה לסייע בתהליכי מחקר. היא תומכת בבדיקות ספרות, יצירת השערות ודגמים התנהגותיים, ומספקת כלי מעשי עבור אקדמאים ומומחים בכלכלה התנהגותית או מדיניות.
מדדים ראשוניים מראים כי Be.FM עולה על מודלים כלליים במשימות כמו חיזוי אישיות וסימולציות מבוססות תרחישים. עם זאת, יכולותיו מוגבלות עדיין לתחום ההתנהגות ואינן מתפרשות לתחומים כמו חיזוי פוליטי.
מודלים של Be.FM זמינים כעת על פי דרישה, כאשר צוות הפיתוח מעודד בדיקות רחבות ושיתופי פעולה נוספים.
המחקר זמין בשרת הפרסום המוקדם SSRΝ.
