Стартап Simile привлёк $100 млн на разработку ИИ для прогнозирования человеческого поведения
Тема искусственного интеллекта продолжает расширяться за пределы генерации текста и кода. Стартап Simile представил проект, который ставит более амбициозную задачу — создать систему, способную прогнозировать человеческое поведение в новых ситуациях, а не только анализировать прошлые данные.
По замыслу разработчиков, речь идёт о построении цифровых поведенческих моделей — своеобразных «виртуальных агентов», которые отражают мотивации, ограничения и типичные реакции реальных людей. Такие агенты обучаются на сочетании источников: транзакционных данных, интервью, эмпирических исследований в области поведенческой экономики и психологии, а также текстовых массивов. После этого система может запускать симуляции и оценивать вероятный исход различных сценариев — от изменения цены товара до реакции рынка на корпоративную отчётность.
В отличие от классической аналитики, которая опирается на экстраполяцию исторических трендов, подход Simile ориентирован на моделирование принятия решений. Компания утверждает, что её система способна предсказывать, какие вопросы аналитики зададут на отчётной конференции, как покупатели отреагируют на изменение ассортимента или какие товары стоит вывести в приоритет в конкретном регионе. По сути, речь идёт о переносе инструментов поведенческой науки в масштабируемую вычислительную среду.
Если такие модели окажутся достаточно точными, это может изменить процесс принятия решений в бизнесе. Компании смогут тестировать стратегии до их внедрения, снижать затраты на эксперименты и оценивать последствия решений ещё на этапе планирования. Особенно востребованной технология может стать в розничной торговле, финансах и маркетинге, где поведение аудитории напрямую влияет на прибыль.
Однако вместе с потенциалом появляются и вопросы. Чем точнее система прогнозирует реакции людей, тем выше риск использования подобных инструментов для манипуляции — например, при агрессивных маркетинговых кампаниях или политическом таргетировании. В этом смысле развитие поведенческого моделирования выходит за рамки коммерческой эффективности и затрагивает сферу регулирования и этики.
Проекты, подобные Simile, демонстрируют смещение акцента в развитии ИИ: от генерации контента к моделированию реального мира. Если первые волны ИИ были сосредоточены на автоматизации задач, то следующий этап может быть связан с попыткой предсказать сам процесс человеческого выбора — и именно это делает направление особенно значимым и объясняет размер привлеченных инвестиций.