Stanford Üniversitesi araştırmacıları, kullanıcı davranışlarını minimum soruyla maksimum doğrulukta tahmin edebilen devrimsel bir sistem geliştirdi. Geleneksel yöntemlerin aksine, bu sistem büyük dil modellerinden türetilen 'yapay zeka kişiliklerini' kullanarak çalışıyor.
Klasik Bayesian tasarım ve bilgisayarlı uyarlanabilir testler genellikle kısıtlayıcı varsayımlar ya da pahalı hesaplama yöntemleri gerektiriyordu. Yeni yaklaşım ise her kullanıcıyı, büyük dil modelleri tarafından oluşturulan AI kişiliklerinin sonlu bir sözlüğündeki üyelik üzerinden temsil ediyor.
Sistem, kullanıcıların durumunu bu kişiliklerle ilişkilendirerek, kapalı formda posterior güncellemeler ve verimli karışım tahminleri sunuyor. Bu da sıralı madde seçimi için ölçeklenebilir Bayesian tasarımı mümkün kılıyor.
Araştırma ekibi sistemlerini hem sentetik veriler hem de WorldValuesBench üzerinde test etti. Sonuçlar, kişilik tabanlı posterior dağılımların hem doğru olasılık tahminleri sunduğunu hem de yorumlanabilir sonuçlar verdiğini gösterdi.
Bu teknoloji, anket araştırmalarından eğitim değerlendirmelerine, kişiselleştirilmiş içerik önerilerinden psikolojik değerlendirmelere kadar geniş bir uygulama yelpazesine sahip.