在加拿大
本国两家大学有份参与的一项最新研究显示，人工智能可以在社会科学研究中取代人类。
在权威学术期刊《科学》上发表的一篇文章中，来自滑铁卢大学、多伦多大学、耶鲁大学和宾夕凡尼亚大学的主要研究人员研究了人工智能，特别是大型语言模型(LLM)，如何改变他们工作的性质。
有关文章的共同作者、滑铁卢大学心理学教授格罗斯曼(Igor Grossmann)表示，人工智能模型可以表大量人类的经验和观点，跟传统安排人类参与的方法相比，它们可能会有更高的自由度来产生不同的反应，这将有助于减少研究中的普遍性问题。
该文章共同作者、宾夕凡尼亚大学心理学教授泰洛克(Philip Tetlock)更认为，大型语言模型将在短短3年内「将彻底改变以人类为基础的预测」。
两人在本文中想要探索的是，社会科学研究实践如何调整甚至重新发明，以利用人工智能的力量。
两人指出，传统上，社会科学依赖于一系列方法，包括问成交量调查、行为测试、观察研究和实验，但在大量文本数据上训练的大型语言模型。
愈来愈能够模拟类似人类的反应和行为，此举为大规模和快速地验证关于人类行为的理论和假设提供新契机。
文章称，科学家在将理论应用到现实世界之前，先利用大型语言模型在模拟环境中测试理论，或蒐集对复杂政策问题的不同观点，并生成潜在的解决方案。
泰洛克说，「在没有人工智能帮助下，人类在严肃的政策辩论中得出的概率判断是没有意义的。我认为这一可能性高达90%。诚然，人类对这一切的反应是另一回事。」
不过，两名作者发现一个问题，那就是大型语言模式经常学会排除社会文化偏见，从而引起模型结果是否正确反映相关研究群众的意见。
该文章的共同作者、滑铁卢大学教授帕克(Dawn Parker)认为，大型语言模型已开放源码(open source)，因此他们的演算法甚至数据均可被检查、测试或修改。
他说：「只要保持透明度以及允许复制，我们才能确保由人工智能协助的社会科学研究，确实有助于我们理解人类的经验。」
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