KI trent på psykologi-forsøk tar valg som et menneske

Har den kunstige intelligensen fanget opp noe av essensen ved hvordan mennesker tenker? 

KI-modellen tok valg som er typisk for mennesker, også i situasjoner den ikke var trent på. (Illustrasjon: Who is Danny / Shutterstock / NTB)

Forskere har skapt en kunstig intelligens (KI) som tar lignende valg som mennesker i en rekke teoretiske situasjoner. 

KI-en kunne ofte forutse hvordan mennesker ville oppføre seg i de ulike situasjonene. Den traff gjerne bedre enn modeller som var laget for å forutsi valgene våre på de spesifikke oppgavene. 

Den kunstige intelligensen svarte også som mennesker da forskerne gjorde en tvist i en av oppgavene, eller da de presenterte den for en type oppgave som ikke var med i treningsdataene. 

Er ofte spesialiserte for en oppgave

Modellen har fått navnet Centaur – det nærmeste en mytologisk skapning som er halt llama og halvt menneske, sier Marcel Binz til Science. 

Han har vært med å skape KI-en og er forsker ved Institute for Human-Centered AI ved forsknings instituttet Helmholtz Munich Tyskland. 

– Vi har laget et verktøy som lar oss forutsi menneskelig atferd i enhver situasjon beskrevet med naturlig språk – som et virtuelt laboratorium, sier Binz i en pressemelding. 

Giosuè Baggio er professor i psykolingvistikk ved NTNU. Han er skeptisk til nytteverdien av denne forskningen. (Foto: NTNU)

Forskerne tok utgangspunkt i Meta sin store språkmodell, Llama, og har finjustert en ny modell, som er trent på 160 psykologi-eksperimenter.

Ti millioner svar fra 60.000 deltakere ble oversatt til tekstform og matet til den nye KI-modellen.

Forsøkene handler for eksempel om å velge mellom en sikker belønning eller ta en sjanse. Andre handler om hukommelse, oppgaveløsning eller læring. 

I studien påpeker forskerne at menneskehjernen kan gjøre alt fra å ta hverdagslige avgjørelser, kjøre bil, til å løse komplekse problemer. De fleste KI-modeller er rettet mot å klare en ting, som å chatte, spille sjakk, eller tolke medisinske bilder.

Centaur kan etterligne hvordan mennesker tar valg i flere typer situasjoner. 

– Til syvende og sist ønsker vi å forstå menneskesinnet som en helhet og se hvordan alt henger sammen, sier Marcel Binz til The New York Times. 

Kan en KI-modell som Centaur hjelpe til med det? 

På tvers av flere evner

Giosuè Baggio er professor i psykolingvistikk ved NTNU og har sett på den nye studien. Han forklarer hva dette handler om. 

– Målet deres er å utvikle en beregningsmodell av menneskelig kognisjon som kan forutsi eksperimentelle data med kvantitativ presisjon, slik teorier i fysikken gjør. Dette er noe eksisterende teorier i kognitiv vitenskap tradisjonelt har hatt problemer med å få til.

Centaur kan forutsi menneskelige responser ganske bra, i hvert fall for datasettene den er trent på, sier Baggio. 

– De ønsker også en modell som fungerer på tvers av ulike kognitive domener, som språk, hukommelse, beslutningstaking, resonnering og så videre. 

De eksisterende teoriene man har i kognitiv vitenskap gjelder vanligvis for ett enkelt domene. Ofte kreves en annen teori for hver av dem, forklarer han.  

Kan ikke forklare hvorfor

Forskerne bak studien sier at modellen kan brukes til å simulere hvordan mennesker tar valg, og for å få en dypere forståelse av hvordan vi tenker. 

Giosuè Baggio er imidlertid skeptisk til nytteverdien. 

– Jeg tviler på at mange kognitive forskere vil bruke Centaur eller lignende modeller som vitenskapelige modeller.

Årsaken er at man ønsker ikke bare å forutsi hvordan mennesker oppfører seg, men også forklare hvorfor. 

– Vi kan ikke forklare hvorfor og hvordan Centaur gjør det den gjør, og den hjelper oss foreløpig ikke med å forklare hvorfor og hvordan mennesker tenker og handler som de gjør i disse oppgavene.

Som en lommekniv

Har Centaur funnet noen dypere mønstre som ligger bak hvordan mennesker tenker? Baggio avmystifiserer. 

Som nevnt kan Centaur forutsi menneskelige valg på ulike typer oppgaver og domener, som språk, hukommelse og resonnering. 

Hvordan kan Centaur generalisere eller finne en slags forening mellom disse? Det kan den ved at forskerne velger hvilke datasett som inngår i treningen, sier Baggio.

– Anta at vi legger til datasett fra andre domener av sinnet, for eksempel fra eksperimenter om visuell persepsjon, musikkpersepsjon, matematisk resonnering og så videre. 

– Anta så at Centaur fortsatt presterer like bra som før – nå også i disse nye oppgavene. Vil vi da si at den har forent eller integrert læring, beslutningstaking, grammatikk og visuell persepsjon, musikk, matematisk resonnering? 

Nei, sier Baggio. Selv om maskinlæringsmodellen kan forutsi resultater på tvers av alt dette, betyr det ikke at den har oppdaget prinsipper som er felles mellom dem. 

– Hvordan er det mulig? Tenk på en sveitsisk lommekniv: i én forstand er det ett verktøy, men egentlig er det mange ulike verktøy pakket sammen i ett objekt. 

– På samme måte kan Centaur, under panseret, benytte seg av mange ulike «triks» for å forutsi data i ulike situasjoner – uten å ha oppdaget noen reelle, felles prinsipper for slike forskjellige kognitive evner, hvis slike prinsipper i det hele tatt finnes.

– Som kognitive forskere er vi interessert i å forene det som kan forenes, det som faktisk deler underliggende prinsipper.

Referanse: 

Marcel Binz, m.fl.: «A foundation model to predict and capture human cognition», Nature, 2. juli 2025.