MatrAIx測試人類行為

由哈佛大學與麻省理工學院研究人員牽頭的團隊，推出人口規模人工智能模擬系統MatrAIx，建立約83億個數碼人物檔案，數量接近全球人口。系統並非複製真實世界每一個人，而是以人口、心理、能力、生活方式和行為資料生成合成人格，供研究人員在大規模環境中測試問卷、聊天機械人、網站及應用程式。

MatrAIx核心資料集Persona 8B為每個合成人格建立多維屬性，涵蓋背景、教育、收入、價值取向、技術使用及消費偏好等約1290個維度。研究團隊以公開統計、調查和合規自我報告資料建立關聯，再利用生成模型補足人口組合，使模擬樣本能按國家、年齡及社會特徵分層。

系統提供問卷、對話、網頁及應用程式四類測試環境，研究人員可讓大量代理同時回答問題、使用介面或完成指定任務。團隊設計逾1000項評估，涉及商業、軟件、金融和醫療等超過25個領域，用以比較數碼代理與真人樣本在選擇和行為上的一致程度。

這種做法希望降低傳統使用者研究成本。企業推出新產品前，通常要招募不同地區和背景的受訪者，再進行訪談、問卷及小規模測試；人口規模代理可先篩查介面、定價或溝通方案，把明顯問題找出，再交由真人驗證。

數碼代理不能取代真人

研究團隊同時強調，83億個檔案只是合成模型，不是83億個具有意識的個體，也不能代表任何指定真實人物。代理的回答受訓練資料、提示和模型偏差影響，對突發事件、文化語境、罕見群體及個人經歷的反應，可能與現實存在明顯差距。

資料來源亦決定模擬邊界。若原始調查低估某些地區、語言或弱勢群體，生成系統可能放大缺口；把統計相關誤認為個人因果，更會令測試結果產生誤導。團隊因此把MatrAIx定位為研究基礎設施，而非替企業自動決定政策或產品的裁判。

私隱是另一項關注。團隊稱資料以合成方式建立，並非公開真實個人的完整檔案；研究用途仍須避免利用稀有屬性組合反推出個人身分。平台使用者也要記錄模型版本、資料範圍和測試條件，讓結果可重複及接受審查。

系統可用於壓力測試公共訊息、軟件功能及人工智能服務，特別適合比較不同人口群體可能遇到的操作障礙。惟涉及醫療、信貸、招聘或公共政策時，合成結果只能作早期參考，最終仍須由真人樣本、專業審查及實際數據確認。

MatrAIx把以往數百或數千人的模擬推向全球人口尺度，真正突破在於可重複的資料和測試框架，而非宣稱機器已完整理解人類。研究價值將取決於外部團隊能否驗證其準確度，並清楚區分合成預測與現實行為。（編輯部）