一款基于人类决策训练的AI模型映射了我们的思维方式，并可能有助于解释我们为何如此思考。
如果一款AI不仅能模仿你的思维，还能预测你的下一步行动，那会怎样？
慕尼黑亥姆霍兹研究中心的研究人员开发了一款新的语言模型，能够以惊人的准确度模拟人类行为。
该AI模型被命名为半人马（Centaur），灵感来源于神话中上半身为人、下半身为马的生物。它基于超过16万名参与者在160项心理学实验中做出的超过1000万次个体决策进行训练。
它反映了人们在熟悉和新颖情境下的思考方式和选择行为，为理解人类认知和改进心理学理论开辟了新途径。
机械解构思维
数十年来，认知科学一直难以建立既能解释又能预测人类行为的模型。传统方法通常只能做到其中之一，无法兼顾两者。半人马模型改变了这一局面。
该模型由以人为本AI研究所（Institute for Human-Centered AI）的马塞尔·宾茨博士（Dr. Marcel Binz）和埃里克·舒尔茨博士（Dr. Eric Schulz）开发。它使用了一个名为 Psych-101 的精选数据集，该数据集捕捉了广泛的行为模式，包括风险承担、奖赏学习和道德推理，并将它们构建成语言模型能够理解的格式。
与早期依赖预定义规则或狭窄参数的模型不同，半人马模型学习常见的决策策略，并能将其推广到新的情境中。它甚至能预测反应时间，为选择动态提供了更深入的视角。
“我们创造了一个工具，使我们能够预测人类在自然语言描述的任何情境中的行为 —— 就像一个虚拟实验室，”该研究的首席作者马塞尔·宾茨说。
研究人员表示，这种能力可以通过帮助模拟患有焦虑症、抑郁症等心理健康问题个体的决策过程，来支持临床研究。一份新闻稿称，该数据集将进行扩展，纳入人口统计和心理特征。
选择、情境与认知
除了心理学领域，该模型还能改进医疗保健、政策设计和社会科学中的决策建模方式。
研究所所长埃里克·舒尔茨表示：“研究才刚刚起步，我们已经看到了巨大的潜力。”
“确保此类系统保持透明和可控是关键，”宾茨补充道，“例如，通过使用开放的、本地托管的模型，以保障完全的数据主权。”
该团队还强调透明度和道德使用，倾向于采用开放的、本地托管的系统，以保护数据主权并允许独立审查。
下一阶段的研究将侧重于检验半人马模型的内部工作机制。团队旨在确定哪些计算模式对应于特定的决策过程，以及这些模式是否能提供关于人类信息处理方式的见解。
一个关键问题是，该模型是否能帮助区分健康个体与心理健康问题患者所使用的认知策略。
研究人员相信，只要负责任地应用，此类模型有潜力显著推进我们对人类认知的理解。
“我们将AI研究与心理学理论相结合 —— 并且带有明确的道德承诺，”宾茨说，“在公共研究环境中，我们拥有追求基础性认知问题的自由，而这在产业界往往不是重点。”
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