人工智能社会融资 5.35 万美元，旨在让人工智能驱动的社交模拟普及

人工社会， 一家在伦敦创立、总部位于旧金山的人工智能初创公司，也是 Y Combinator 的校友，已从 Point72 风险投资公司以及与 DeepMind、Strava 和 Sequoia Scout 相关的天使投资者。此次投资分为两部分——种子轮 3.35 万美元和更早的种子前 2 万美元。此次资本注入正值人工智能驱动的行为建模发展的关键时刻，尤其是在市场研究和受众洞察领域。

由行为科学家创立 詹姆斯·何 和 帕特里克·夏普 2024年，人工智能社会 (Artificial Societies) 的目标是在信息传递、品牌或活动创意发布之前，模拟人类对其的复杂反应。他们的产品创造了“社会模拟”——由人工智能角色组成的网络，这些角色可以与内容互动、辩论和交流，从而为现实世界的社会动态提供预测镜像。

一窥这项技术及其更广泛的影响

这项技术的核心建立在基于代理的社会模拟传统之上——这是一种将个人（或群体）视为自主“代理”的建模方法，每个代理都遵循行为启发法。这些模拟可以揭示新兴的社会行为，并且几十年来一直在社会、经济和政策研究中得到应用。

人工智能社会通过利用虚拟社交环境中连接的人工智能驱动的角色扩展了这一科学谱系。 早期报道 强调他们的社会模拟器实现了 80％的准确度 在预测社交媒体反应方面，其准确率远高于传统大型语言模型 62% 至 63% 的平均值。通过将人工智能与行为理论相结合，它们提供的不仅仅是猜测，而是细致入微的思考，揭示了当信息触及不同的文化、情感或情境触发因素时，不同群体可能会如何反应。

对行业的影响

人工智能模拟的兴起标志着从单用户建模到多智能体交互建模的转变——在这种建模中，可以预测新兴模式、趋势和意想不到的反馈循环。随着越来越多的公司采用这些工具，以下几件事可能会开始发生变化：

• 更快的假设检验：组织无需进行数月的基于调查的研究，只需几分钟即可模拟竞选结果，从而降低实验的成本和风险。
• 数据驱动的创造力：内容创建者无需依赖直觉，而是可以通过模拟反馈进行迭代，在发布之前完善叙述、标题或视觉效果。
• 更丰富的市场调研：预测模拟可能成为营销手册中的主要内容，通过对社会行为的实时洞察来补充传统焦点小组。
• 战略远见：除了营销之外，这些模拟还可以扩展到政策测试、公共事务和情景规划——例如，模拟社区对新举措或新活动的反应。

事实上，更广泛的行业报告表明，人工智能工具正在从根本上重新定义市场调研的开展方式——从延迟且昂贵的调查转变为即时且数据丰富的工作流程。人工智能社会 (Artificial Societies) 是众多将这些理念付诸实践的公司之一，它们提供的工具将社会动态置于静态数据点之上。

人工智能驱动的社会模拟的未来

人工智能驱动的社会模拟的出现，标志着组织预测人类行为的方式发生了更广泛的转变。这些系统并非孤立地分析个体，而是创建由模拟人物角色组成的动态网络，这些角色角色彼此互动、辩论和影响，从而让我们得以一窥思想、产品或政策将如何影响社会。

这项技术建立在行为科学和基于代理的建模领域数十年的学术研究基础之上，如今正逐渐实现大规模实用化。通过将大型语言模型与行为启发式方法相结合，模拟可以捕捉集体反应的不可预测性，帮助决策者在实际部署之前测试策略。

人工社会， 是首批将这种方法推向市场的公司之一，其根基在于行为科学，业务遍及伦敦和旧金山。虽然其最近的融资将用于改进模拟器，并拓展市场营销和受众洞察领域，但更广泛的意义在于社交模拟在塑造战略方面发挥着日益重要的作用。

如果这些工具被广泛采用，它们可能会影响企业如何策划宣传活动、政策制定者如何测试各项举措，以及组织如何应对社会、文化甚至地缘政治变化。在未来，理解不仅仅是 data 但是 动力学 变得至关重要，人工智能驱动的社会模拟可能会成为各行业决策的标准部分。