Ajanlar İnsanların Yerini Alamıyor

İnsan katılımcıların yerine yapay zekâyla oluşturulan dijital ikizleri kullanma fikri, sosyal bilimciler için cazip görünüyor. İnsanlarla yürütülen araştırmalar maliyetli olabiliyor; katılımcılar yorulabiliyor ve bazı deneyler psikolojik sıkıntıya yol açabiliyor. Ancak Science Advances dergisinde yayımlanan yeni bir çalışma, yapay zekâ ajanlarının bu rolü üstlenmeye henüz hazır olmadığını ortaya koyuyor.

Columbia Business School’dan Olivier Toubia ve çalışma arkadaşları, daha önce ABD’nin farklı bölgelerinden 2 binden fazla kişinin 500’ün üzerinde soruya verdiği yanıtları kullandı. Sorular; yaş, gelir, eğitim, siyasi tercihler, kişilik özellikleri, harcama alışkanlıkları ve matematik becerileri gibi alanların yanı sıra düşünme biçimleri ve bilişsel önyargıları da kapsıyordu. Araştırmacılar, her katılımcının bilgilerini bir büyük dil modeline aktararak modelden o kişinin davranışlarını taklit etmesini istedi.

Ekip, 19 sosyal bilim deneyinde dijital ikizlerin yanıtlarını gerçek katılımcıların yanıtlarıyla karşılaştırdı. İkizler rastgele tahminden daha başarılı olsa da ortalama olarak yanıtların yaklaşık dörtte birinde hata yaptı ve yalnızca demografik bilgiler verilen sohbet botlarından genel olarak daha iyi performans gösteremedi. Bununla birlikte dijital ikizler, insanların yanıtları arasındaki farklılıkları demografik bilgiyle sınırlı modellere kıyasla daha iyi yansıttı; ancak bu tahminler de çoğu zaman tamamen doğru değildi.

Araştırmacılara göre sorun, dijital ikizlerin yanıtları homojenleştirmesi ve demografik kalıplara kayması. Sistemler daha varlıklı ve eğitimli katılımcılar için daha isabetli sonuçlar üretirken insanlara daha fazla güvenme, teknolojik tehditlerden daha az endişe duyma ve daha rasyonel davranma eğilimi gösterdi. Penn State University’den Hadi Hosseini de sağlık hizmetlerinde yapay zekâ kararlarını incelediği çalışmalarında benzer bir durum gözlemlediğini belirtiyor: Büyük dil modelleri, insan yargılarını daha makul ve rasyonel görünen belirli bir yöne çekebiliyor.

Uzmanlara göre dijital ikizler, gün boyunca bir kişiyi izleyen veya onunla düzenli olarak konuşan daha dinamik sistemlerle geliştirilebilir. Yine de mevcut halleriyle ayrıntılı yanıt gerektiren çalışmalarda ya da bir deneyin tasarımını insan katılımcılara uygulamadan önce test etmekte yardımcı olabilirler. Toubia, sentetik verilerin kullanımında beklentilerin gerçekçi tutulması gerektiğini vurguluyor; çünkü insan davranışını makinelerle doğru biçimde tahmin etmek sanıldığından çok daha zor.