AI“假人”把社科实验带沟里？别急着让硅基样本背锅！
作者: aeks | 发布时间: 2025-10-04 22:32 | 更新时间: 2025-10-04 22:32
学科分类: 心理学 社会学 管理科学与工程 计算机科学与技术
🚨实验招募不到真人，直接拉AI来凑数？听起来像开挂，但最新研究泼了盆冰水：同一道题，换个大模型、调个温度值，结论能180°大转弯！伯尔尼大学Jamie Cummins团队用252种LLM组合去复现“种族偏好”和“世界公平观”两大心理指标，结果——没有一种设置能100%还原人类真实反应。简单说：AI生成的“参与者”更像薛定谔的受试者，打开盒子前，你根本不知道它会投赞成还是反对。
🧪实验细节我帮你们拆成大白话：
1️⃣ 模型：ChatGPT、DeepSeek轮番上阵
2️⃣ 提示词：从“你是美国人”到“想象自己是非裔大学生”，变着花样喂
3️⃣ 参数：温度0.2 vs 1.5，一个保守一个放飞
结局？有的组合把人类排序复现得七七八八，有的直接把相关性打成负值——两篇背靠背论文可以直接互怼。
⚠️更扎心的是代表性问题。训练数据里本就稀缺的老年人、少数族裔、非西方文化背景，AI只会放大缺口。Indira Sen直接点名：用硅基样本替代他们，等于在科学里再插一刀“隐形歧视”。
💡那AI还能不能玩？可以，但得按规矩来：
• 预实验：先用AI跑问卷逻辑，筛掉“人类看不懂”的题
• 透明报告：公开模型、提示词、温度，让同行能复现
• 伦理审查：把AI参与者写进IRB，别悄悄混进真人队列
📎原文指路：DOI 10.1126/science.z232cbo
一句话总结：AI是加速器，不是替身演员。想让它上场，先给它戴好“透明、验证、伦理”三重安全帽。