Исследователи из трех американских университетов и команды Google DeepMind создали модель генеративного ИИ, способную после двухчасового аудиоинтервью сымитировать личность и поведение собеседника с точностью до 85%.
В контрольную выборку вошли 1052 добровольца разного возраста, пола, образования, достатка, национальности, вероисповедания и политических взглядов. Для всех были созданы индивидуальные программы-агенты одинаковой архитектуры.
Разработанный сценарий бесед включал обычные для социологических исследований вопросы, тесты «Большая пятерка» для построения модели личности, пять экономических игр («Диктатор», «Общественное благо» и проч.) и поведенческую анкету, составленную в ходе недавних экспериментов с большими языковыми моделями (БЯМ, LLM).
Ответы испытуемых сохранялись в памяти для использования в качестве контекста. Спустя две недели добровольцам предложили пройти тот же опрос, и LLM смогла предугадать их реплики с точностью до 85%.
По мнению авторов исследования, их метод создания цифровых двойников — хорошее подспорье в изучении индивидуального и коллективного поведения. Полученные результаты также можно использовать в социологии и для выработки политических решений.
К сожалению, совершенствование ИИ-технологий — палка о двух концах. Попав в руки злоумышленников, подобный инструмент позволит создавать еще более убедительные дипфейки, чтобы вводить в заблуждение интернет-пользователей с корыстной либо иной неблаговидной целью.
Сергей Хайрук, аналитик InfoWatch:
«Об уязвимости банковских организаций мы говорили неоднократно. Мошенники стремятся любым способом получить доступ к банковским базам данных, поскольку именно в финансовом секторе компании собирают наиболее подробные досье на своих клиентов. Интересно другое – в отличие от наших соотечественников, например, англичане имеют четкое представление о том, чем грозит утечка их персональных данных. И готовы неустанно требовать повышения уровня защиты такой информации от государства и коммерческих структур. А в случае утечки ожидают достойной компенсации понесенного вследствие утечки ущерба».