劃時代AI模型「Centaur」問世：預測人類決策與思維模式
科技產業資訊室(iKnow) - 陳玟妤 發表於 2025年7月18日
圖、劃時代AI模型「Centaur」問世：預測人類決策與思維模式
亥姆霍茲慕尼黑研究中心(Helmholtz Munich)的科學家們近日揭示了一款突破性的人工智慧語言模型——Centaur。這款模型經過逾千萬筆心理實驗決策數據訓練，能夠驚人地模擬人類的選擇模式與反應時間。即使面對全新任務，Centaur仍展現優異的泛化能力，為深入理解人類思維開闢新途徑。
過去，心理學模型難以同時兼顧「解釋人類思維方式」與「預測人類行為」，而Centaur的問世彌補了這一鴻溝，它能識別重複的決策模式、快速適應新環境，並精準預測反應時間。Marcel Binz博士將其形容為一個「虛擬實驗室」，它能透過自然語言描述來預測任何情境下的人類行為。這項技術的潛在應用極廣，從分析經典心理學實驗到模擬臨床環境中的個體決策過程（例如抑鬱症或焦慮症），尤其在健康研究領域，開啟了理解不同心理狀態下人們如何做決策的新視角。
Centaur的核心是其名為「Psych-101」的綜合性數據集。Psych-101彙編了160項不同行為實驗中超過一千萬筆決策數據，涵蓋六萬名參與者的行為模式。研究團隊手動處理並標準化這些資料，進而用於微調最先進語言模型Llama 3.1 70B，使其能更貼近人類行為。
在嚴格的測試中，Centaur展現出超越現有認知模型的卓越能力。它不僅在預測未參與訓練的受試者行為上表現出色，更能泛化到全新的情境，包括修改後的背景故事（如「魔法地毯」而非「太空飛船」的任務）、結構性任務變革（如三臂老虎機實驗，而訓練集中僅有二臂版本），甚至是與訓練資料無直接關聯的任務領域，如邏輯推理。此外，Centaur在進行開環模擬時能產生與人類高度相似的行為，例如在複雜的「兩步任務」中，它能精準重現人類學習策略的多樣性分布。
值得一提的是，儘管Centaur並未特別針對神經活動進行訓練，其內部表徵仍顯示出與人類神經活動高度一致，研究團隊透過預測人類大腦功能性磁共振成像(fMRI)的數據來證實了這一點。Centaur在此表現上超越了基礎模型，這項發現進一步證實了Centaur不僅能預測行為，還可能捕捉到其底層的認知機制。
Centaur和Psych-101在科學發現上潛力巨大。研究人員利用它們來改進人類決策制定的認知模型，並發現了一種比以往模型更精確的兩階段決策策略。這種被稱為「科學遺憾最小化」(Scientific regret minimization)的方法，研究者無需重新收集大量新數據，即可利用Centaur作為基準優化現有理論架構，並大幅擴展了科學研究的範疇。
展望未來，研究團隊計劃擴展Psych-101數據集，納入更多領域（如心理語言學、社會心理學及經濟學遊戲）以及個體差異（如年齡、人格特質、社會經濟地位）的數據。他們的終極目標是建立一個統一的人類認知理論，並將心理學數據標準化，推動自動化認知科學的發展。亥姆霍茲慕尼黑強調，這項研究結合了AI與心理學理論，並秉持清晰的道德承諾，倡導使用開放、在地託管的模型來確保系統的透明與可控性。
Centaur的成功，預示著數據驅動的通用認知模型將是未來認知研究的重要方向。(1097字；圖1)
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