2024年に初めてシミュレーション AI の夏（Summer of Simulative AI）について語ったとき、これが短い夏になることは分かっていました。しかし最近、その夏が再び勢いよく到来しています。まずは4月の SimGym、そして今度はSimile AI が評価額20億ドルで2億ドルのシリーズBを調達しました。今回のラウンドは GreenOaks と Index Ventures が主導し、著名な投資家として李飛飛（Fei-Fei Li）や Andrej Karpathy も参加しています。Simile AI は、CVS を含む Fortune 100 企業を対象に数千万回ものシミュレーションを実行しており、その結果は、人間によるフォーカスグループ調査と比較して85%〜99%の精度を達成しています。
シミュレーションの第2の夏が、なぜ今度はうまくいっているのかを知る時が来ました！
Smallvilleの構築から始まりました。この2023年の画期的な生成エージェント（Generative Agents）論文は、AIキャラクターが記憶し、計画を立て、社会的に交流し、創発的な行動を発展させられることを示しました。そして現在、人間の行動の基盤モデルを構築するJoon Sung Parkは、さらに大きな問いに挑もうとしています。意思決定を下す前に、世界をシミュレーションできるとしたらどうなるのか？今回のエピソードでは、Simileの共同創業者兼CEOが議論に加わり、生成エージェントからデジタルツインに至る道のりを紐解きます。また、現在の最先端モデルが依然として人間の現実の行動様式を捉えられない理由や、最終的に地球上の80億人すべてをシミュレーションするには何が必要なのかについても考察します。
Simileの人間行動モデリングのアプローチを詳しく見ていきます。長時間のインタビュー、観察データと取引データ、ランダム化比較試験、集団レベルと個人レベルのモデル、そして人々の意思決定の背後にある因果メカニズムを対象としたポストトレーニングです。Joonは、彼の研究がデジタルツインを作成し、人間の行動や態度を本人が自分の回答を再現する場合の85%という精度で再現できるようにした方法を説明します。また、合理性を最適化したモデルでは非合理的な人間をうまくシミュレーションできない可能性がある理由や、「社会物理学」を理解するには、最先端の大規模言語モデルにプロンプトを与えるだけでなく、モデルの重み自体を変更する必要があるかもしれない理由についても解説します。
さらに、シミュレーションのより大きな目標についても探ります。製品や政策を導入する前にテストし、望ましい結果へ至る直感に反する道筋を見つけ、社会全体における創発的な行動をシミュレーションすること。そして、気候変動、民主制度の不安定化、ユニバーサル・ベーシックインカム（UBI）といった問題への対処につなげることです。Joonは、シミュレーションにおけるスケーリング則、データセンター規模のシミュレーション世界の経済学、Thomas Schellingや「心理史学」（psychohistory）との関係、シミュレーションが意外にも絵画とよく似ている理由、そして私たちがすでにシミュレーション世界に生きている可能性についての見解も語ります。
議論した内容：
- Smallvilleと生成エージェントがSimileの誕生にどのようにつながったのか
- Joonのチームが「私たちが暮らす世界を直接再構築できるとしたら？」という問いを立てた理由
- 役に立つパーソナルエージェントにユーザーの深いモデルが必要な理由
- 記憶アーキテクチャ、Markdownファイル、そしてプロンプトの限界
- 「社会物理学」と行動基盤モデル
- ウェブ上のデータが、人々が実際に行ったことではなく、主に人々が語った内容を捉えている理由
- インタビュー、取引データ、観察データ、そしてランダム化比較試験
- 未来を予測することよりも、未来をどう形づくるかを理解することが重要な理由
- Simileが代表性のあるシミュレーション人口をどのように作成するのか
- シミュレーションと予測の違い、そして『Foundation』に登場する心理史学との関係
- 単に大規模言語モデルの幻覚を積み重ねるのではなく、シミュレーションを評価する方法
- 1,000人の実在する人間のデジタルツインを作成し、85%の行動精度を達成すること
- 最先端モデルが現実の人間行動の再現に苦戦する理由
- 優れたシミュレーションに人間の偏見や間違いの再現が必要な理由
- ランダム化比較試験に基づいたモデルのポストトレーニング
- 集団レベルと個人レベルのシミュレーション
- 人間シミュレーションにおけるスケーリング則
- 長期的な目標：地球上の80億人すべてをシミュレーションすること
- シミュレーションによって気候変動への対処や民主制度の崩壊を検知できるのか
- Thomas Schellingとエージェントベースモデリングの歴史
- 将来のシミュレーションにデータセンター全体が必要になる可能性
- マルチエージェントシミュレーション、そしてシミュレーション上の人物同士が相互作用すると何が起きるのか
- 高額な人間サンプル群を合成集団で置き換えること
- 市場調査がシミュレーションの出発点にすぎない理由
- Joonがシミュレーションと絵画に意外な類似性があると考える理由
- ユニバーサル・ベーシックインカム（UBI）などの問題をシミュレーションで研究すること
- 私たちはすでにシミュレーション世界に生きているのか
- なぜ汎用人工知能（AGI）とシミュレーションが、高度な文明における2つの双生児のような技術になり得るのか
Joon Sung Park
- LinkedIn： https://www.linkedin.com/in/joonspark
- X： https://x.com/joon_s_pk
- ウェブサイト： https://www.joonsungpark.com
- Simile： https://www.simile.com
タイムスタンプ
00:00:00 アートからAIへ：Joonの歩みと今回の紹介
00:01:46 Smallville、生成エージェント、そしてシミュレーションの起源
00:05:03 「世界を直接作ってみよう」とパーソナルエージェントの未来
00:09:53 社会物理学と行動基盤モデル
00:14:08 予測とシミュレーション：未来をどう形づくるのか？
00:16:59 Simileが実在する人間と人々の集団をモデル化する方法
00:25:35 シミュレーション、デジタルツイン、そして85%の精度を評価する
00:30:23 ポストトレーニングによってモデルに人間の行動を再現させる
00:40:04 スケーリング則と80億人のシミュレーション
00:43:10 Schellingから社会規模のエージェントシミュレーションへ
00:46:13 シミュレーション世界のコストと経済学
00:52:05 現実世界での活用事例、合成集団、市場
00:57:27 シミュレーションの未来、絵画、そしてユニバーサル・ベーシックインカム
01:04:23 私たちはすでにシミュレーション世界に生きているのか？
01:06:08 Simileの構築と採用