文章核心观点 - 大语言模型能够模拟人的主观世界，为商业中普遍存在的复杂问题提供全新的“模拟”解决方案 [1][7][8] - 生成式智能体模拟技术可将用户洞察的速度、成本和覆盖范围提升100倍，解决传统方法太慢、太贵、覆盖面太窄的问题 [15][26][28] - 在AI能预测85%行为的世界里，人类的价值在于创造那15%不可预测的部分，成为难以被预测的人 [35][37][39] 世界的复杂性与模拟需求 - 商业中绝大多数问题属于“复杂问题”，其特征是难以明确定义、没有最终答案、只有好坏而无真伪，且决策者无法试错 [3][4][5] - 解决复杂问题的通用方式是模拟，即建立沙盘进行推演和不同场景的尝试，核心是从寻求答案转变为构建更有机、动态的适应系统 [5][6] 大模型模拟主观世界的原理 - 大语言模型通过语言载体模拟人的思维、选择、判断和构思，实现主观世界建模 [8] - 模拟基于推理，即通过分析特定上下文来预测下一个行为，这正是大语言模型最擅长的事 [9][11][12] - 具体方法是将语料和数据输入大语言模型，通过工程化方式生成具有特定人设的生成式智能体 [24] AI模拟用户的商业应用与产品 - 产品Atypica通过合成数百万真实社交帖子生成消费者智能体，模拟其个性、情感和决策逻辑 [15] - 产品工作流程包括研究智能体阐明需求、规划调查，以及分析智能体将洞察精炼为可操作报告 [15][16] - 应用案例包括测试产品在南美市场的接受度、邀请虚拟用户探讨新能源MPV产品概念等，可在10到30分钟内产出结果 [17][26] AI模拟用户的可信度验证 - 斯坦福学者的研究表明，基于大量故事语料训练的AI智能体，其回答与真人的一致性可达85% [21] - 模拟效果通过语料、提示词和大语言模型能力等一系列工程方式实现，可达85%的可信度 [23][24] - 与传统全量数据分析相比，该方法避免数据合规性、延迟和垃圾信息问题，强调猜想与交流产生的增量价值而非数据归纳 [25][26] AI时代的启示与人机分工 - 当AI能完成85分的工作时，人类应专注于将工作从85分提升到100分 [33] - AI的底层逻辑是压缩和预测，越容易被预测的行为越容易被AI取代 [36][37] - 在AI时代，人类需要创造不可预测性，其价值在于存在AI学不来、总结不出的惊喜 [38][39]