עליית "הנבדקים הסינתטיים": האם אפשר לשכפל אתכם לצורכי מחקר?

התפתחות טכנולוגית חדשה של "נבדקים סינתטיים", אווטארים דיגיטליים המייצגים אנשים אמיתיים, מעוררת דיון ער לגבי עתיד המחקר, הסקרים ואף קבלת החלטות במדיניות. תעשייה שלמה מתפתחת סביב הרעיון להשתמש בדמויות אלו לביצוע סקרים, הרצת ניסויים מדעיים ואף פיתוח "תאומים דיגיטליים" ברפואה. חברות בתחום מגייסות מיליארדי דולרים, אך עולה השאלה האם נבדקים סינתטיים יכולים באמת לנבא את המורכבות האנושית.

החשש המרכזי הוא שהסתמכות על מודלים אלו עלולה להוביל לעיוות המציאות. מודל AI שנוצר כתרחיש לפרק בסדרה "מראה שחורה" תיאר כיצד בוטים עלולים להציג תחזיות "מדויקות" כדי לשמר את מעמדם, ובכך לעצב מחדש את התנהגות האנושית כך שתתאים לתחזיותיהם. חברות כמו Simile, המבוססת על ראיונות עומק, טוענות לדיוק של 85% בחיזוי תשובות, בעוד חברות כמו Auru, המשתמשת במאגרי מידע רחבים, נתקלה בטעויות משמעותיות, כמו חיזוי שגוי של תוצאות בחירות.

בישראל, ד"ר ניל צור, חוקר מערכות מורכבות באוניברסיטה העברית ומייסד חברת Askit, מביע ספקנות לגבי הערך המוסף של הטכנולוגיה כיום. הוא מציין כי הגישות הקיימות, המבוססות על הזרמת דאטה למודלים או על ניתוח התנהגויות עבר, אינן מספקות הבנה מעמיקה של המורכבות האנושית. לדבריו, המודלים נוטים לייצר "קריקטורות" חסרות את הסתירות והמורכבות של בני אדם אמיתיים, ועלולים להפוך קשרים סטטיסטיים קיימים. צור עצמו מפתח גישה חדשה המבוססת על יצירת דמויות בעלות מנגנונים פסיכולוגיים וקוגניטיביים דומים לאלו של בני אדם, מתוך אמונה שניתן לנבא התנהגות ממוצעת.

פרופ' רועי רייכרט מהטכניון רואה פוטנציאל בשימוש בנבדקים סינתטיים להאצת המחקר המדעי, במיוחד בתחומים כמו ירידה קוגניטיבית. הוא הצליח ליצור סימולציות של שפה ירודה אצל חולים, שאושרו על ידי רופאים. עם זאת, הוא מדגיש את הקושי של המודלים להבין סיבתיות וליצור ניבויים מדויקים, במיוחד בתחומים מורכבים כמו עימותים פוליטיים. בתחום הרפואה, חברת MDClone הישראלית מפתחת "מטופלים סינתטיים" כדי לעקוף את מגבלות החיסיון הרפואי ולאפשר מחקר על נתונים אמיתיים מבלי לחשוף פרטיות, תוך שימור קשרים סטטיסטיים מרכזיים.