Transcript

創意每天聽 - 2026年4月9日 · 創意每天聽

0:00
你有沒有想過，如果我們能預測一場選舉的結果，甚至任何大規模的社會行為，會對我們的生活帶來多大的改變？
0:12
這確實是一個很有意思的點。傳統上，我們會用民調、社會學研究去分析，但這些方法往往有其局限性。
0:24
對，今天我想跟你分享一個案例，他們做了一件特別的事。他們創造了6.5萬個AI合成人格，去預測英國議會的選舉結果。
0:38
6.5萬個AI人格，聽起來數量龐大。這點讓我很意外，因為一般公司或研究機構，通常會專注在真實數據分析，而不是從零開始構建一個虛擬社會。
0:55
是啊，這點確實出乎意料。他們沒有採用常見的抽樣調查，而是直接「造」了這麼多虛擬人。這不是簡單的數據分析，而是創造了一個全新的模擬世界。
1:12
那他們具體是怎麼做到的呢？這6.5萬個AI合成人格，每個都高度複雜，會模擬選民的思考模式、決策過程嗎？
1:26
對，這些AI人格不是簡單的數據點，而是被設計成有不同背景、觀點和投票傾向的個體。他們會模擬這些虛擬人在選舉中如何互動、如何投票。
1:42
所以這不是簡單的預測，而是在一個微型社會中，讓這些AI人格進行「生活」，然後觀察他們最終的集體行為，對吧？
1:55
沒錯，他們用這樣的方法，去預測了136個英國議會的選舉。這就像是先在一個虛擬沙盤裡，讓這些AI角色去跑一遍選舉流程。
2:10
如果我是創業者或主管，我會從中學到什麼呢？這種「大規模社會模擬」的概念，聽起來好像很遙遠。
2:22
我覺得最關鍵的學習是，「透過模擬創造洞見」的思維。我們以前可能都習慣直接分析現有數據，但這個案例告訴我們，可以主動創造一個模擬環境，去探索未知的可能性。
2:41
也就是說，如果我們想知道某個產品推出後市場反應如何，與其盲目投入，不如先建立一個AI虛擬顧客群體來測試？
2:54
完全正確。它顛覆了我們對「研究」的認知。不再是被動觀察，而是主動建構一個模型，去預演各種情況。這能大大降低試錯成本。
3:09
對於一般上班族來說，這個概念又能怎麼應用到自己的工作或生活呢？畢竟我們沒有資源去建構6.5萬個AI人格。
3:22
我們或許不能建構AI人格，但我們可以借用這種「模擬」的思維。比如，你在做一個專案計畫時，可以試著先想像幾種不同的「虛擬情境」。
3:39
像是假設專案進度超前或落後，或者客戶突然有新需求，然後預演自己和團隊要怎麼應對？
3:49
對，這就是一種個人的「微型社會模擬」。你在腦中預跑幾遍可能發生的情境，提前思考應對方案，就能更從容。
4:02
這樣做的好處是，當真正情況來臨時，你不會手忙腳亂，因為你已經在腦中「演練」過好幾次了。
4:13
而且不只工作，生活中也可以用。比如規劃一次旅行，你可以想像天氣不好、交通延誤等狀況，提前準備備案。
4:25
這樣一來，這個案例的啟發就變得很具體了。它提醒我們，解決問題不只一種方法，除了直接面對，也可以先創造一個「模擬世界」去探索。
4:41
是的，透過這樣的方式，我們都能在自己的領域，找到「透過模擬創造洞見」的機會。這個思路，其實非常值得我們深入思考。
4:55
嗯，這個案例確實提供了不同視角，思考怎麼面對複雜問題。