當我們首次討論 2024 年的「模擬 AI 之夏」時，我們知道那會是一個短暫的夏季。然而，隨著四月的 SimGym 和現在 Simile AI 獲得 GreenOaks 和 Index Ventures 等投資者 20 億美元的 B 輪融資，它又捲土重來。

Simile AI 獲得李飛飛和 Andrej Karpathy 等知名人士支持，為 CVS 等財富 100 強客戶執行數千萬次模擬，準確度高達 85-99%，遠勝人類焦點團體。現在是時候深入了解為何這「第二次模擬之夏」如此成功了！

從 2023 年里程碑式的 Generative Agents（生成式代理）論文 Smallville，該論文展示了 AI 角色能夠記憶、規劃、社交並發展出湧現行為，到現在建立人類行為的基礎模型，Joon Sung Park 正試圖回答一個更大的問題：如果我們能在做出決策之前模擬這個世界會怎麼樣？

在本集節目中，Simile 的共同創辦人兼執行長與我們一同探討了從生成式代理到數位分身的發展路徑，為何當今的尖端模型仍無法捕捉人類的實際行為，以及最終要模擬地球上所有 80 億人需要付出什麼。

我們深入探討了 Simile 模擬人類行為的方法：包括長篇訪談、觀察和交易數據、隨機對照試驗、人口層級和個體層級模型，以及對人們決策背後因果機制的後訓練。

Joon 解釋了他的研究如何創造出數位分身，其重現人類行為和態度準確度高達 85%，與人們重現自身反應的準確度相當。他也說明了為何優化為理性的模型可能無法很好地模擬非理性的人類，以及為何理解「社會物理學」可能需要改變模型權重，而不僅僅是透過提示詞來操作尖端 LLM。

我們也探討了模擬背後更宏大的願景：在部署產品和政策之前進行測試，找到實現預期結果的非直覺路徑，模擬整個社會的湧現行為，並可能解決氣候變遷、民主不穩定和全民基本收入（UBI）等問題。

Joon 反思了模擬的擴展法則、資料中心規模模擬世界的經濟效益、與 Thomas Schelling 和心理史學的連結，為何模擬與繪畫驚人地相似，以及我們是否可能已經生活在一個模擬世界中。

Simile AI 的共同創辦人 Joon Sung Park 在節目中分享了他的個人經歷。他出生於韓國，11 歲時隨家人移居波士頓，父母都是醫生。

Joon 在成長過程中對音樂和藝術充滿熱情，高中時開始學習繪畫，原本打算將藝術作為職業。然而，在大學期間，他逐漸對科技領域產生興趣，認為最偉大的藝術家常創造自己的媒介，而當今最好的媒介就是計算技術。

他因此深入研究計算領域，並逐漸對學術研究產生濃厚興趣，最終走上了今天的道路。

Joon Sung Park 談到了他 2023 年的 Generative Agents 論文，即廣為人知的 Smallville 論文，該論文被譽為當年最佳研究之一，並獲得超過 7,200 次引用。

他回憶道，2020 年在史丹佛大學攻讀博士學位時，GPT-3 即將問世，團隊對這類新型模型感到好奇。當時的共識是，這些模型並非為特定任務訓練，卻能做任何事，就像生物學中的幹細胞。

Joon 及其共同創辦人 Percy Liang（「基礎模型」一詞的提出者）深入思考，這項技術的殺手級應用會是什麼。他們意識到，這些模型是基於廣泛的網路人類行為數據訓練而成，若能從正確角度切入，便能展現出前所未有的逼真人性化行為。

這促使他們與同事 Michael Bernstein 和 Percy Liang 玩了一個「時光機遊戲」，想像十年後最重要且鼓舞人心的應用會是什麼。

在「時光機遊戲」中，他們思考了十年後最具影響力的應用，最終得出「如果我們能重現我們所生活的世界會怎麼樣？」這個宏大願景，並以此為起點，發展出 Generative Agents 論文的前身 Social Simulacra。

Joon 提到，另一個備選方案是高度個人化的自動化工具，例如能為用戶辦事的個人代理。他解釋選擇模擬的原因，除了個人對科幻的熱愛，更因為他認為要打造出色的個人助理，首先需要對用戶有深入的理解。

他舉例說，如果助理買了用戶不喜歡的夏威夷披薩，就代表它缺乏對用戶的深層理解。這種對人核心理解的能力，對於開發真正有用的個人代理至關重要，就像家人和密友對我們有良好的心智模型一樣。