Как мы делаем цифровых респондентов ещё ближе к реальным людям

Продолжаем совершенствовать наших AI-персон, чтобы их ответы были не просто усредненными, а действительно отражали то, как люди отвечают в опросах.

На ML-уровне мы добавили:

⚪️ Эмоциональное состояние — персона может отвечать более сдержанно или, наоборот, эмоционально.
⚪️ Leniency bias — склонность быть «строже» или «мягче» в оценках.

В реальных исследованиях респонденты очень разные: кто-то рассуждает подробно и аккуратно, кто-то отвечает коротко и резко, кто-то эмоционально подчеркивает детали. Теперь это учитывают и наши персоны.

Как это влияет на ответы:
⚪️ Шкальные оценки стали более разнообразными
⚪️ В открытых вопросах появился разный стиль и тональность.

Пример
❓ Вопрос: что вам понравилось в рекламе?

Было:

«Необычная атмосфера… красиво снято, с деталями пены, бокал шикарный — визуально есть за что зацепиться».

Стало:

«Картинки красивые, прям как будто на выставке. Смешно, что пиво сравнивают с картинами».

❓ Вопрос: что вам НЕ понравилось?

Было:

«Может, чуточку переиграно… слегка театрально».

Стало:

«Слишком уж на пафос подаётся, простому человеку это не близко».

Разница не в смысле, а в интонации: от сдержанного и описательного → к более разговорному и категоричному.

Мы не единственные, кто исследует это направление. На крупнейшей конференции по AI NeurIPS 2024 команда из AIRI, ВШЭ и ИТМО показала, что LLM действительно способны адаптировать свое поведение под эмоциональные паттерны, а эмоции напрямую влияют на принимаемые решения.

Мы же сделали шаг дальше и применили это в продукте:

👥 теперь наши AI-персоны ведут себя еще ближе к реальным людям, что делает обратную связь брендам более живой и многогранной.

Продолжаем выходить в медиа и делиться тем, что мы делаем в Fair Lab. На этот раз в «Бизнес-Секретах» вышел текст о том, как мы создаём AI-персон и учим их быть честными собеседниками: ловить подтексты, аргументировано критиковать и прямо говорить, если идея «не зашла».

В статье вы найдёте:

⚪️ почему классические исследования часто подводят;
⚪️ как мы сделали AI-персон «человечными»;
⚪️ какой фидбек дают цифровые респонденты;
⚪️ реальный кейс с брендом безалкогольного пива.

🔜Читать целиком: https://secrets.tbank.ru/blogi-kompanij/kak-sozdat-cifrovyh-dvojnikov-ca/

🔥 Впервые рассказали о проекте Fair Lab на отраслевой конференции

Сооснователь платформы Fair Lab Илья Литницкий выступил на «НРФ регионы» в Екатеринбурге. В своём докладе он рассказал о создании AI-персон для тестирования креативов и перспективах этого направления.

Тезисы выступления Ильи и других экспертов об опыте интеграции в работу нейросетей — в пост-релизе коллег ⬇️