Интересный материал, но давайте без фанатизма. «Революция» – громкое слово, и если называть революцией любую технологию, которая ускоряет процесс, то нам давно пора жить в утопии.
1. Данные – это не священный грааль, если их источник хромает Тут гордо заявляется, что генеративные агенты предсказывают ответы респондентов с «точностью 0,85». Звучит круто, но что это значит в реальной жизни? – Поведение ≠ слова. Люди часто говорят одно, а делают другое. Если агенты обучены на том, что респонденты говорят в интервью, это ещё не значит, что их прогнозы будут соответствовать реальности. – Контекст решает. Как модель учитывает, что сегодня люди в панике скупают соль и доллар, а завтра внезапно решают экономить и пить растворимый кофе? Если система не адаптируется к быстрым изменениям, она бесполезна.
2. Глубинные интервью – это прекрасный способ собрать когнитивные искажения Модель обучается на интервью с реальными людьми. Но давайте не забывать базу: – Респонденты врут. Не потому что хотят, а потому что так устроен мозг – социальное одобрение, когнитивные искажения, эффект интервьюера. – Если входные данные кривые, система просто масштабирует этот бред быстрее. Получается, мы берём субъективные интервью и делаем их ещё более субъективными, но уже в масштабах всей выборки. Это революция?
3. Генеративные агенты не могут выйти за пределы своих данных Говорится, что система может эмулировать новые сценарии, но это звучит как «мы придумали будущее». – Если в интервью не было определённого поведенческого паттерна, сможет ли агент его смоделировать? – Если система не знает, как пользователи ведут себя в радикально новых ситуациях, что она сделает? Скорее всего, просто натянет старые паттерны на новые обстоятельства – а это не исследование, а самообман.
Эти агенты могут ускорять анализ, помогать с гипотезами, но это не магическая замена реальному взаимодействию с клиентами. Пока что это просто ещё один инструмент, а не революция. Так что давайте держать себя в руках. :-)
Интересный материал, но давайте без фанатизма. «Революция» – громкое слово, и если называть революцией любую технологию, которая ускоряет процесс, то нам давно пора жить в утопии.
1. Данные – это не священный грааль, если их источник хромает
Тут гордо заявляется, что генеративные агенты предсказывают ответы респондентов с «точностью 0,85». Звучит круто, но что это значит в реальной жизни?
– Поведение ≠ слова. Люди часто говорят одно, а делают другое. Если агенты обучены на том, что респонденты говорят в интервью, это ещё не значит, что их прогнозы будут соответствовать реальности.
– Контекст решает. Как модель учитывает, что сегодня люди в панике скупают соль и доллар, а завтра внезапно решают экономить и пить растворимый кофе? Если система не адаптируется к быстрым изменениям, она бесполезна.
2. Глубинные интервью – это прекрасный способ собрать когнитивные искажения
Модель обучается на интервью с реальными людьми. Но давайте не забывать базу:
– Респонденты врут. Не потому что хотят, а потому что так устроен мозг – социальное одобрение, когнитивные искажения, эффект интервьюера.
– Если входные данные кривые, система просто масштабирует этот бред быстрее. Получается, мы берём субъективные интервью и делаем их ещё более субъективными, но уже в масштабах всей выборки. Это революция?
3. Генеративные агенты не могут выйти за пределы своих данных
Говорится, что система может эмулировать новые сценарии, но это звучит как «мы придумали будущее».
– Если в интервью не было определённого поведенческого паттерна, сможет ли агент его смоделировать?
– Если система не знает, как пользователи ведут себя в радикально новых ситуациях, что она сделает? Скорее всего, просто натянет старые паттерны на новые обстоятельства – а это не исследование, а самообман.
Эти агенты могут ускорять анализ, помогать с гипотезами, но это не магическая замена реальному взаимодействию с клиентами. Пока что это просто ещё один инструмент, а не революция. Так что давайте держать себя в руках. :-)