基于人工智能的参与替代：动机、挑战与反思

论文总结

研究机构

Carnegie Mellon University, Google DeepMind, University of California, Stanford University, Google Research

本研究由Agnew等人进行，他们探讨了在人工智能（AI）发展和用户研究中使用大型语言模型（LLMs）替代人类参与者的情况。研究人员通过回顾和支持或反对这种“替代提案”的文献，分析了背后的主要动机，如加快研究速度、降低成本和增加数据多样性。然而，他们发现这些提议与科研和开发的核心价值——包容性和代表性存在根本冲突。AI模型虽然能提供快速的数据生成，但其内在的错误性、对社会规范的反映以及缺乏跨文化理解能力限制了它们作为人类替代品的能力。因此，文章提出在保持参与者的角色并利用AI增强研究方法的同时，需要发展新的机制来确保交互性和反思，以实现真正意义上的包容性。

问题发现

主要问题在于使用LLMs替代 humans在研究和开发中的参与可能导致的代表性缺失、理解和真实性问题。AI模型可能会受到训练数据偏见的影响，生成不准确或误导性的结果，并且缺乏对人类复杂情感和跨文化情境的理解。

解决方案

Agnew等人提出的解决方案是重新思考AI如何支持而不是取代人类参与者的角色。他们呼吁在研究过程中建立更有效的反馈机制、保持数据的多样性以及发展新的模型训练方法以减少偏见，同时强调了保护参与者免受潜在风险的重要性。

结果

结果表明，尽管LLMs在某些方面提供便利，但它们无法完全替代人类参与者的深度理解和互动。为了实现真正意义上的包容性研究和开发，需要在项目中保持人类的直接参与，并利用AI作为工具来增强研究的广度和效率，而非取代基础的人类洞察力。这可能涉及到发展新的数据收集方法、模型训练策略以及确保研究过程中的透明性和责任机制。

举一反三

Q1：AI在社会行为研究中的历史应用有哪些？

A1：AI在社会行为研究中历史悠久，早在1980s就开始被用于模拟人类行为，例如通过机器学习自动化研究过程中的某些任务。此外，AI也被用来扩展传统实验工具的覆盖范围，探索持久的行为难题的新解决方案。

Q2：大型语言模型（LLMs）如何影响和改变研究和开发的速度、成本以及数据多样性？

A2：LLMs可以加快研究和开发的速度，通过持续的数据标记和自动化任务处理降低成本。它们还能增加数据集的多样性，因为能够模拟不同群体的观点和态度，从而在无须实际人类参与的情况下产生多样化的数据。

Q3：AI替代人类参与者是否可能带来潜在的伦理问题？

A3：是的，这种替代可能涉及伦理问题，如代表不真实、剥夺了研究对象的风险保护以及对参与过程的控制。AI模型可能会基于有偏见的数据进行训练，从而生成误导性的结果，同时缺乏人类的道德和情感判断，可能导致不可预见的后果。

原文地址：https://dl.acm.org/doi/fullHtml/10.1145/3613904.3642703

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