AI Que Compreende Comportamentos Humanos: Um Novo Modelo de Machine Learning
São Paulo — InkDesign News — Pesquisadores da Universidade de Michigan, da Universidade de Stanford e do MobLab desenvolveram o Be.FM, um sistema de inteligência artificial projetado para prever e simular comportamentos humanos, mostrando avanços significativos em machine learning.
Contexto da pesquisa
A compreensão do comportamento humano é crucial em diversas áreas, desde a condução de veículos autônomos até algoritmos de investimento. Modelos tradicionais de AI, como GPT e Llama, não são tão eficazes nesse aspecto, levando à necessidade de um sistema especializado. O Be.FM é um exemplo disso.
Método proposto
O modelo Be.FM foi treinado utilizando um conjunto de dados abrangente, composto por mais de 68.000 sujeitos oriundos de experimentos controlados, aproximadamente 20.000 respondentes de pesquisas e milhares de estudos científicos. “Estamos construindo um conjunto de dados comportamentais — não estamos alimentando-o com Wikipedia” (We built a behavioral dataset—more than 68,000 subjects from experimental data, approximately 20,000 survey respondents and thousands of scientific studies to help the model reason about why people act the way they do.)— Yutong Xie, estudante de doutorado em ciência da informação na U-M e autor principal do estudo.
Resultados e impacto
A performance do Be.FM superou tanto modelos comerciais quanto de código aberto em tarefas como previsão de personalidade e simulação de cenários. Especificamente, sua precisão em predizer comportamentos humanos se destaca, refletindo padrões do mundo real, principalmente em nível populacional. O modelo também pode deduzir características psicológicas e demográficas a partir de dados comportamentais. Os resultados podem orientar a segmentação de usuários e auxiliar na formulação de intervenções personalizadas.
Por exemplo, em um cenário onde um banqueiro oferece opções de investimento, o Be.FM pode prever quais opções serão mais populares entre os indivíduos e quantos cooperarão ou correrão riscos. A modelagem comportamental pode, assim, ser aplicada na análise de políticas públicas, testes de produtos e modelagem econômica.
O modelo ainda apresenta limitações, pois seu desempenho fora das quatro áreas principais permanece inexplorado, e não foi projetado para prever eventos políticos em grande escala. Contudo, a equipe já se propõe a expandir o domínio de atuação do Be.FM. “O objetivo é tornar o Be.FM útil onde as pessoas tomam decisões, em áreas como saúde e educação” (the goal is to make Be.FM useful wherever people make decisions)— Qiaozhu Mei, professor de informação na U-M e coautor do estudo.
O modelo Be.FM está disponível mediante solicitação, e a equipe convida pesquisadores e profissionais a utilizá-lo e compartilhar feedback.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
