当我们在 2024 年首次讨论模拟式 AI 之夏（Summer of Simulative AI）时，就知道这会是一个短暂的夏天。但最近，它又以猛烈的势头回归：先是四月的 SimGym，如今又有Simile AI 以 20 亿美元估值完成 2 亿美元 B 轮融资。本轮融资由 GreenOaks 和 Index Ventures 支持，知名投资人包括李飞飞和 Andrej Karpathy。Simile AI 正在为包括 CVS 在内的《财富》世界 100 强客户运行数千万次模拟，其结果相较于人工焦点小组达到了85%—99% 的准确率。
是时候了解一下，为什么模拟的第二个夏天正在奏效！
从打造Smallville开始——这篇 2023 年具有里程碑意义的生成式智能体（Generative Agents）论文证明，AI 角色能够记忆、规划、社交，并发展出涌现行为——到如今构建人类行为基础模型，Joon Sung Park 正试图回答一个更宏大的问题：如果我们能够在做出决策之前，先对这个世界进行模拟，会怎样？在本期节目中，Simile 联合创始人兼 CEO 加入我们的讨论，解析从生成式智能体到数字孪生的发展路径，探讨为什么如今的前沿模型仍无法捕捉人类真实的行为方式，以及最终模拟地球上全部 80 亿人需要做到什么。
我们将深入探讨 Simile 的人类行为建模方法：长篇访谈、观察数据与交易数据、随机对照试验、群体层面与个体层面的模型，以及针对人们做出决策背后的因果机制进行后训练。Joon 解释了他的研究如何创建数字孪生，使其复现人类行为与态度的准确度达到人们复现自身回答时的 85%；为什么经过理性优化的模型可能无法很好地模拟非理性的人类；以及理解“社会物理学”为什么可能需要改变模型权重，而不仅仅是对前沿大语言模型进行提示。
我们还将探索模拟背后更为宏大的目标：在部署产品和政策之前对其进行测试，寻找通往目标结果的反直觉路径，模拟整个社会中的涌现行为，并有望应对气候变化、民主制度不稳定以及全民基本收入（UBI）等问题。Joon 还分享了他对模拟规模定律、数据中心规模模拟世界的经济学、其与 Thomas Schelling 和“心理史学”（psychohistory）的联系、模拟为何出人意料地类似绘画，以及我们是否可能已经生活在一个模拟世界中的看法。
我们讨论了：
- Smallville 和生成式智能体如何促成 Simile
- 为什么 Joon 的团队提出了这样的问题：“如果我们可以直接重建我们所生活的世界呢？”
- 为什么有用的个人智能体需要对用户建立深层模型
- 记忆架构、Markdown 文件与提示的局限性
- “社会物理学”与行为基础模型
- 为什么网络数据更多捕捉人们所说的内容，而不是他们实际所做的事情
- 访谈、交易、观察数据与随机对照试验
- 为什么预测未来不如理解如何塑造未来重要
- Simile 如何创建具有代表性的模拟人群
- 模拟与预测的区别，以及其与《Foundation》中心理史学的联系
- 如何评估模拟，而不是简单堆叠大语言模型的幻觉
- 为 1,000 名真实人类创建数字孪生，并达到85% 的行为准确率
- 为什么前沿模型难以复现真实人类行为
- 为什么优秀的模拟需要复现人类的偏见与错误
- 在随机对照试验的基础上对模型进行后训练
- 群体层面与个体层面的模拟
- 人类模拟的规模定律
- 长期目标：模拟地球上的全部 80 亿人
- 模拟是否能够帮助解决气候变化或检测民主制度的崩溃
- Thomas Schelling 与基于智能体的建模历史
- 为什么未来的模拟可能需要整座数据中心
- 多智能体模拟，以及当模拟人物彼此互动时会发生什么
- 用合成群体取代昂贵的人类样本组
- 为什么市场研究只是模拟的起点
- 为什么 Joon 认为模拟与绘画出人意料地相似
- 使用模拟研究全民基本收入（UBI）等问题
- 我们是否已经生活在一个模拟世界中
- 为什么通用人工智能（AGI）与模拟可能是高级文明的两项孪生技术
Joon Sung Park
- LinkedIn： https://www.linkedin.com/in/joonspark
- X： https://x.com/joon_s_pk
- 网站： https://www.joonsungpark.com
- Simile： https://www.simile.com
时间戳
00:00:00 从艺术到 AI：Joon 的经历与本期介绍
00:01:46 Smallville、生成式智能体与模拟的起源
00:05:03 “我们直接创造一个世界吧”与个人智能体的未来
00:09:53 社会物理学与行为基础模型
00:14:08 预测与模拟：如何塑造未来？
00:16:59 Simile 如何对真实人类与人群进行建模
00:25:35 评估模拟、数字孪生与 85% 的准确率
00:30:23 通过后训练让模型复现人类行为
00:40:04 规模定律与模拟 80 亿人
00:43:10 从 Schelling 到社会规模的智能体模拟
00:46:13 模拟世界的成本与经济学
00:52:05 现实世界的应用场景、合成群体与市场
00:57:27 模拟的未来、绘画与全民基本收入
01:04:23 我们是否已经生活在一个模拟世界中？
01:06:08 构建 Simile 与招聘