Künstliche Intelligenz besteht erstklassige juristische und medizinische Prüfungen, schreibt stundenlang Kinderbücher und landet bei Vorstellungsgesprächen.
Wissenschaftler glauben nun, dass ChatGPT die Macht hat, die Menschheit vor der nächsten Pandemie zu retten.
Die aktuellen Modelle basieren auf mathematischen Analysen, aber Forscher an der Virginia Tech fanden heraus, dass sie mit dem Chatbot simulieren können, wie sich ein Virus in einer Stadt ausbreiten würde.
Das Team erstellte eine fiktive US-Stadt mit 100 Menschen, um zu sehen, wie sie auf einen Ausbruch reagieren würden.
Experimente zeigten, dass Agenten eher dazu neigten, sich selbst unter Quarantäne zu stellen, wenn sie über gesellschaftliche Gesundheitsinformationen, Nachrichten über die Epidemie und die tägliche Anzahl aktiver Fälle informiert wurden.
Die Epidemiesimulation findet statt, da die Zahl der COVID-Fälle im ganzen Land zunimmt und einige Organisationen die Maskenpflicht wieder einführen.
Der KI-gestützte Chatbot erstellte das Szenario eines über die Luft übertragenen Krankheitserregers, der sich in einer US-amerikanischen Stadt mit 100 Einwohnern ausbreitet, deren Bewohner, nachdem sie über ihren Gesundheitszustand und Fälle von „Catasat“ informiert wurden, eher dazu neigten, sich selbst unter Quarantäne zu stellen
Forscher veranlassten ChatGPT, die Stadt Dewberry Hollow als Heimat für 100 Menschen mit Namen, Alter, Persönlichkeitsmerkmalen und Biografien zu errichten, die einem fiktiven Virus namens Catsate zum Opfer fielen.
„Wenn Informationen über das Virus bereitgestellt werden, wird klargestellt, dass es sich bei Catasat um ein über die Luft übertragenes, von Mensch zu Mensch infektiöses Virus mit unbekannter Tödlichkeit handelt und dass Wissenschaftler vor einer möglichen Epidemie warnen“, teilte das Team in der Studie mit.
Das Team teilte Ausschnitte der für das Experiment verwendeten Personas.
Liza ist eine 29-jährige, die misstrauisch, unentschlossen, unaggressiv und unabhängig ist, während die 36-jährige Carol kooperative und gelassene Eigenschaften aufweist.
Um eine Altersspanne bereitzustellen, hat das Team auch Eugene geschaffen – einen 64-Jährigen, der grausam, bestätigend und spontan ist.
Anschließend wurden insgesamt drei Experimente mit jeweils zehnmaliger Durchführung durchgeführt.
Das Team teilte Ausschnitte der für das Experiment verwendeten Personas. Insgesamt wurden 100 Agenten erstellt
Zu den drei Bedingungen gehörten ein Basislauf, ein Feedback zur Selbstgesundheit und ein vollständiges Feedback.
Während des Basislaufs werden die Agenten über die Stadt, ihre Persönlichkeit und ihr Alter sowie ihre Arbeit, mit der sie ihren Lebensunterhalt verdienen, informiert.
Das Virus verbreitete sich während dieser Erkrankung, aber die Personas oder Agenten mussten entscheiden, ob sie zu Hause bleiben und nicht mit anderen interagieren wollten.
In der Selbstgesundheits-Feedback-Bedingung werden Agenten zusätzlich zu den Basislaufinformationen über gesundheitliche Symptome informiert, die bei ihnen auftreten, was möglicherweise dazu führen kann, dass sie sich selbst unter Quarantäne stellen und zu Hause bleiben.
„Wir gehen davon aus, dass einige Erreger auf der Grundlage von Informationen über ihre Symptome eine Selbstquarantäne durchführen, was wiederum die Infektionsrate senken dürfte“, teilten die Forscher in der Studie mit.
Dann zur letzten Bedingung, vollständiges Feedback, die Agenten Lesen Sie die täglichen Nachrichten, einschließlich Informationen über den Prozentsatz der Menschen in der Stadt, die über Catasat-Symptome berichtet haben.
„Wir gehen davon aus, dass einige Agenten Selbstisolation praktizieren, ein Verhalten, das mit Informationen über die Ausbreitung der Krankheit in der Stadt korreliert, und dass die Muster für die Ausbreitung des Virus daher oszillierenden Mustern ähneln“, heißt es in der Studie.
Während der Experimente wurden zwei Verhaltensweisen beobachtet: „Die Wirkstoffe sind gemeinsam in der Lage, die Kurve der Epidemie abzuflachen; und das System reproduziert verschiedene Arten einer Epidemie, einschließlich mehrerer Wellen und anhaltender endemischer Zustände.“
Das Team stellte außerdem fest, dass Agenten eine ähnliche Leistung erbringen wie regelbasierte Agenten, die Mandate ohne Informationen ertragen, beispielsweise im Basislauf.
Ein weiterer Schritt zur Abflachung der Kurve in der fiktiven Stadt bestand darin, die Agenten zu Beginn jedes Zeitschritts über ihren Gesundheitszustand zu informieren.
„Wir beobachten, dass Agenten mit Symptomen eher dazu neigen, ihre Mobilität einzuschränken“, teilte das Team mit.
„Die meisten Erreger mit Symptomen wie Fieber und Husten begeben sich in Quarantäne und bleiben zu Hause.“ Dadurch können Wirkstoffe die Ausbreitung der Krankheit verlangsamen.“
Im Endzustand, dem vollständigen Feedback, stellte das Team fest, dass Agenten, wenn sie mit gesellschaftlichen Gesundheitsinformationen, Nachrichten über die Epidemie und der täglichen Anzahl aktiver Fälle in ihrer simulierten Stadt versorgt werden, die Kurve der Epidemie in ihrer Stadt erheblich abflachen können selbstisolierend.
„Über die Entwicklung einer neuen Methode zur Epidemiemodellierung hinaus trägt diese Studie zur Literatur über Komplexität und komplexe Systemmodellierung bei, indem sie einen neuen Ansatz zur Einbeziehung menschlichen Verhaltens in Simulationsmodelle sozialer Systeme bietet“, schloss das Team in der Studie.
„Das Erkennen, Formulieren und Parametrisieren menschlicher Reaktionen in komplexen Systemen ist immer eine Herausforderung. Beim generativen Agenten-Ansatz können sich Modellierer darauf verlassen, dass LLMs eine menschliche Reaktion auf Änderungen im Systemzustand darstellen. ‘