Психосимуляции: ИИ научился предсказывать людей вместо текстов
Мир ИИ вступил в качественно новый этап. Если GPT-3/4 научились писать, а Claude и Gemini — анализировать, то текущее поколение принесло принципиально иной класс технологий: психосимуляции личности — способность моделировать не просто ответы, а реальное поведение человека со всеми его эмоциями, когнитивными искажениями и социальным контекстом.
Для инвесторов это значит одно: появляется новый огромный рынок, на котором будут мерерться те, кто первым научился превратить LLM в «цифровое понимание человека».
Что показала наука
В 2024–2025 годах исследователи Stanford HAI и DeepMind опубликовали данные, которые еще два года назад считались фантастикой.
Они провели двухчасовые интервью с 1052 участниками, построили для каждого цифрового ИИ-агента и сравнили поведение. Результаты:
- Big Five (тест личности): корреляция ~0.80
- Социальные опросы GSS: совпадение ~85%
- Экономическое поведение: точность ~66%
Главное открытие: агенты сохраняли поведение даже через две недели. Это означает, что модель личности устойчива — ИИ научился не просто генерировать текст, но создавать функциональные модели психики.
На этих данных построены закрытые платформы вроде ЭРА (Экспериментально-Репликационная Архитектура), которые уже работают с корпоративными клиентами.
Почему это не просто еще одна LLM
Классические языковые модели работают по принципу вероятностного продолжения строки. Они:
- не хранят устойчивую личность,
- не имеют собственной мотивации,
- не моделируют эмоции естественно,
- не воспроизводят когнитивные искажения,
- игнорируют социальный контекст.
Психосимуляторы строят функциональную модель психики из нескольких слоев:
PsychoCore — задает характер агента на основе Big Five, мотивации, поведенческих паттернов.
HumanBias Engine — добавляет ошибки, предвзятость, эмоциональные всплески. Это делает поведение реалистичным, а не "слишком разумным".
SocialWeb — учитывает влияние окружения, культуры, социальных норм. Агент реагирует не в вакууме.
BuyerJourney AI — эмулирует путь клиента от осведомленности до покупки и послепокупочного поведения.
Многоагентность — это не один агент, а 30–100 цифровых личностей, взаимодействующих друг с другом. Это позволяет моделировать целые рынки.
Где деньги: B2B-кейсы
Маркетинг и исследования
Компания Virtual Buyer Lab (на базе ЭРА) сокращает время маркетингового исследования с 2–4 недель до 10 минут, а стоимость — со 100 тысяч рублей до 5 тысяч. Фокус-группы в 20–50 раз дороже. Для компаний, тестирующих упаковку, цены, офферы, это означает доступ к инструменту, который окупится на первом же A/B-тесте.
Продажи и HR
Тренажеры для общения с «трудными клиентами» с реалистичным эмоциональным давлением. Стресс-интервью, где кандидат или сотрудник общается с симулированным интервьюером, который ведет себя как реальный человек. Рынок корпоративного обучения — многомиллиардная индустрия.
UX и продуктовый дизайн
Компании получают возможность тестировать интерфейсы на психотипах: как будет вести себя при взаимодействии с продуктом консервативный пользователь, социально активный, рискованный? Это экономит месяцы разработки и миллионы на неудачных фичах.
Игры и медиа
NPC с реальным поведением, памятью и целями вместо скриптов — это долгожданный святой Грааль геймдева.
Почему психосимуляции остаются закрытыми (пока)
Этика. Необходимо исключить имитацию реальных людей без согласия. Это юридически и морально острый вопрос.
Интеллектуальная собственность. Модули Emotion Engine, SocialWeb, Bias Engine — это уникальные R&D-разработки, стоящие миллионы долларов.
Техническая сложность. Оркестрация десятков агентов, сложные контекстные слои, отдельные модели памяти — это не шаг в сторону от LLM, а целая архитектура.
Это объясняет, почему сейчас психосимуляции — поле для корпоративных R&D-подразделений и закрытых платформ, а не массовых продуктов.
Инвестиционная перспектива
Психосимуляции открывают три инвестиционных вектора:
1. Закрытые B2B-платформы Как ЭРА — для конкретных вертикалей: маркетинг, продажи, HR, UX. Вход: высокие технические барьеры и капиталоёмкость R&D. Выход: долгоживущие контракты с корпоративными клиентами и высокая маржа.
2. Специализированные приложения Чат-боты для тренировки навыков общения, платформы для симуляции фокус-групп, инструменты для дизайнеров. Здесь может расцвести целая экосистема SaaS-сервисов поверх закрытых платформ.
3. Инструменты и фреймворки для разработчиков Когда психосимуляции станут менее закрытыми (вероятно, через 2–3 года), появятся инструменты для построения собственных моделей поведения.
Почему это не hype
Отличие психосимуляций от предыдущих волн ИИ-hype в том, что они решают конкретные бизнес-проблемы прямо сейчас. Не через год-два, а сегодня:
- Маркетинговые команды экономят недели и десятки тысяч долларов на исследованиях
- HR-отделы тренируют менеджеров быстрее и дешевле
- Продактеры получают данные о поведении пользователей до релиза
Это не философский вопрос об ИИ, это ROI.
Что дальше
LLM становятся компонентом, а не конкурентом. Психосимуляция — это надстройка над LLM, которая превращает текстовую модель в поведенческую. Это значит, что открытые модели (Llama, Mistral) могут быть использованы как базис для собственных психосимуляций.
Появляется новый вертикальный рынок. Digital Personality Cloud — инфраструктура для симулирования покупателей, сотрудников, пользователей. Как-то же нужно будет хранить, масштабировать и улучшать эти модели.
Регуляция и стандартизация. В ближайшие 18 месяцев появятся первые вопросы от регуляторов. Кто первый предложит решение с встроенной прозрачностью и контролем — выиграет рынок.
ИИ перестал быть инструментом для генерации текста. Он научился предсказывать, как думают и ведут себя люди.
Для стартапов это значит: если вы строите что-то в пространстве маркетинга, продаж, HR или продукта — обратите внимание на психосимуляции. Это не просто новый тренд. Это новый способ принимать бизнес-решения на основе науки, а не интуиции.