Benutzerverhalten mit Sprachmodellen simulieren

Benutzerverhalten zu simulieren ist entscheidend für Anwendungen, die sich darauf konzentrieren, wie Menschen mit Technologie interagieren. Die Herausforderung liegt darin, wie komplex menschliche Entscheidungsfindung ist. Jüngste Erkenntnisse zeigen, dass grosse Sprachmodelle (LLMs) menschenähnliche Intelligenz nachahmen können, indem sie aus einer Menge von Online-Informationen lernen. Wir glauben, dass diese Modelle helfen könnten, realistischere Simulationen von Benutzerverhalten zu erstellen.

Um diese Idee umzusetzen, schlagen wir ein Framework vor, das LLMs und eine Sandbox-Umgebung nutzt, in der wir simulieren können, wie Benutzer online agieren. Unsere Tests zeigen, dass das Verhalten, das mit unserer Methode erzeugt wird, dem von echten Menschen sehr ähnlich ist. Wir erkunden zwei soziale Themen – Informationskokons und Benutzerkonformitätsverhalten – mit dieser Simulation. Diese Studie präsentiert neue Ansätze zur Simulation menschlichen Verhaltens in Technologieanwendungen.

Der menschzentrierte künstliche Intelligenz (KI) zielt darauf ab, Techniken zu verbessern, die den Menschen zugutekommen, die Lebensqualität zu steigern und Ressourcen besser zu nutzen. KI-Anwendungen hängen normalerweise davon ab, ausreichend zuverlässige Daten zu haben. Es kann jedoch schwierig und teuer sein, echte Benutzerdaten aufgrund von Datenschutzproblemen zu bekommen.

Um dieses Problem anzugehen, wurden verschiedene Strategien zur Simulation von Benutzerverhalten vorgeschlagen. Das Ziel ist, realistische Daten zu erzeugen, wenn echte Daten schwer zu sammeln sind. Während frühere Strategien erhebliche Fortschritte gemacht haben, haben sie einige bemerkenswerte Nachteile:

1. Übervereinfachte Benutzerentscheidungen: Viele bestehende Methoden verwenden einfache mathematische Funktionen, um Benutzerentscheidungen zu modellieren, was nicht die Komplexität des menschlichen Denkens erfasst.
2. Abhängigkeit von echten Daten: Aktuelle Methoden erfordern oft echte Datensätze, um den Simulationsprozess zu starten, was dazu führt, dass sie nur bekannte Verhaltensweisen imitieren können.
3. Eingeschränkte Simulationsszenarien: Traditionelle Methoden konzentrieren sich normalerweise auf ein Szenario und spiegeln nicht die verschiedenen Kontexte wider, in denen echtes Benutzerverhalten auftritt.

Jüngst haben LLMs gezeigt, dass sie komplexe Muster menschlichen Denkens durch umfangreiche Webdaten erfassen können. Die meisten Benutzeraktivitäten, wie Filme schauen oder mit Freunden chatten, lassen sich in Sprache ausdrücken. LLMs lernen aus einer Fülle von Informationen zum Benutzerverhalten, die online verfügbar sind, wodurch sie sich gut zur Simulation von Benutzeraktionen eignen. Sie können realistische Simulationen erzeugen, ohne dass umfangreiche reale Daten erforderlich sind, und ebnen so den Weg für neue Anwendungen.

Wir wollen die Möglichkeiten von LLMs zur Simulation von Benutzerverhalten untersuchen. Der Kern unseres Ansatzes ist ein Agenten-Framework, inspiriert von der kognitiven Neurowissenschaft. Dieses Framework besteht aus drei Modulen: einem Profilmodul, einem Gedächtnismodul und einem Aktionsmodul. Dann schaffen wir eine Sandbox-Umgebung, in der die Agenten interagieren, Filme suchen und chatten können.

Unsere umfangreichen Tests zeigen, dass die simulierten Verhaltensweisen, die unser Framework erzeugt, den tatsächlichen Benutzern sehr ähnlich sind. Um das Potenzial unseres Simulators zu verdeutlichen, nutzen wir ihn, um zwei bekannte soziale Probleme zu analysieren: Informationskokons und Benutzerkonformität. Durch unsere Simulationen identifizieren wir Strategien zur Minderung dieser Probleme.

#Das Agenten-Framework

Unser Simulator besteht aus LLM-basierten Agenten, die entworfen wurden, um Benutzerverhalten nachzuahmen. Jeder Agent hat:

• Profilmodul: Definiert Benutzermerkmale wie Alter, Interessen und Persönlichkeit.
• Gedächtnismodul: Ermöglicht es den Agenten, frühere Aktionen zu erinnern und sich in ihrer Umgebung anzupassen.
• Aktionsmodul: Steuert, wie Agenten in verschiedenen Szenarien agieren, wie Filme wählen oder chatten.

#Glaubwürdigkeit der simulierten Verhaltensweisen

Um zu bewerten, ob unsere simulierten Verhaltensweisen glaubwürdig sind, evaluieren wir, wie Agenten innerhalb eines Empfehlungssystems und in ihren Chat- und Broadcast-Verhalten agieren. In unseren Tests vergleichen wir die Aktionen unserer Agenten mit denen von echten Benutzern. Die Ergebnisse zeigen, dass unsere Agenten echte Benutzeraktionen eng nachahmen können, mit nur geringfügigen Unterschieden.

#Informationskokons und Benutzerkonformität

Mit unserem Simulator untersuchen wir zwei soziale Phänomene: Informationskokons, bei denen Benutzer nur Inhalte sehen, die ihren Vorlieben entsprechen, und Benutzerkonformität, wo Leute den Meinungen ihrer Freunde folgen. Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass beide Themen effektiv modelliert und mit unserer Simulation angegangen werden können.

#Die Rolle der Benutzerprofile

Jedes Agentenprofil enthält wichtige Details, die das Verhalten formen. Zum Beispiel helfen Merkmale und Interessen zu bestimmen, wie Agenten mit dem Empfehlungssystem und untereinander interagieren. Wir generieren Benutzerprofile mithilfe einer Mischung aus manueller Eingabe und automatisierten Methoden basierend auf vorhandenen Daten. Dieser Ansatz sorgt für vielfältige und realistische Profile für unsere Agenten.

#Gedächtnismechanik

Unser Framework nutzt ein Gedächtnissystem, das auf menschlichen Gedächtnisfunktionen basiert:

• Sensorisches Gedächtnis: Erfasst sofortige Benutzeraktionen.
• Kurzzeitgedächtnis: Beinhaltet relevante Details aus dem sensorischen Gedächtnis.
• Langzeitgedächtnis: Speichert wichtige Informationen für zukünftige Verwendung.

Dieses strukturierte Gedächtnissystem ermöglicht es Agenten, aus früheren Interaktionen zu lernen und dieses Wissen in der Entscheidungsfindung zu nutzen.

#Aktionsprozess

Das Aktionsmodul ermöglicht es Agenten, verschiedene Aktionen zu unternehmen, wie z.B. nach Artikeln zu suchen, Empfehlungen zu durchstöbern, zu chatten oder zu broadcasten. Jede Aktion wird durch das Profil des Agenten, den Gedächtnisinhalt und den Kontext der Aufgabe gesteuert.

#Fazit

Dieses Papier stellt einen neuen Weg vor, Benutzerverhalten mithilfe von LLMs zu simulieren. Das von uns entwickelte Framework, das Profile-, Gedächtnis- und Aktionsmodule umfasst, zeigt grosses Potenzial, glaubwürdige Benutzerverhaltensweisen zu erzeugen. Unsere Erkenntnisse zu Informationskokons und Benutzerkonformität zeigen, dass solche Simulationen zu Erkenntnissen und Strategien führen können, die das Benutzererlebnis in Technologieanwendungen verbessern.

Zukünftige Arbeiten werden sich darauf konzentrieren, den Simulator weiter zu verfeinern, um Flexibilität und Anpassungsfähigkeit zu erhöhen. Wir glauben, dass dieser Ansatz als Grundlage für Forscher dienen kann, um andere komplexe Simulationen von Benutzerverhalten in menschzentrierter KI anzugehen.