Crédito: imagen generada por IA
Imagine un automóvil autónomo que navega por el tráfico del centro. Para evitar una colisión, debe juzgar si el peatón en la esquina está a punto de cruzar. O considere una acción de algoritmo de inversión: debe anticipar cómo los inversores humanos reaccionarán ante las noticias antes de hacer un movimiento.
En ambos casos, las máquinas deben hacer más que calcular, deben entender el comportamiento humano. Pero los modelos AI de uso general de hoy, como GPT o LLAMA, no están construidos para eso.
Ingrese BE.FM, abreviatura de Behavioral Foundation Model, un nuevo sistema de IA desarrollado por investigadores de la Universidad de Michigan, la Universidad de Stanford y Moblab. Be.fm es uno de los primeros sistemas de IA diseñados específicamente para predecir, simular y razonar sobre las acciones humanas. El trabajo es publicado en el servidor de preimpresión SSRN.
A diferencia de los modelos tradicionales que dependen de los corpus genéricos de texto, BE.fm está capacitado en datos específicos de la ciencia del comportamiento, desde experimentos controlados hasta encuestas y estudios académicos.
“No lo estamos alimentando con Wikipedia”, dijo Yutong Xie, estudiante de doctorado en ciencias de la información en UM y el autor principal del estudio. “Construimos un conjunto de datos de comportamiento, más de 68,000 sujetos a partir de datos experimentales, aproximadamente 20,000 encuestados y miles de estudios científicos, para ayudar al modelo a razonar por qué las personas actúan como lo hacen”.
Esa capacitación especializada ofrece BE.fm una ventaja sobre los AI de uso general, que a menudo pasan por alto los comportamientos minoritarios o lee mal las señales sociales complejas. Por ejemplo, el trabajo previo del equipo, publicado en las Actas de la Academia Nacional de Ciencias, muestra que los AIS listos estándar tienden a imitar los comportamientos humanos promedio, pero no pueden cubrir la diversidad de las distribuciones humanas. Más importante aún, BE.FM demuestra una gama de capacidades emergentes, esclavas que los investigadores no programaron explícitamente, que se dividen en cuatro áreas clave de aplicación.
La primera y más visible fuerza de BE.FM es su capacidad para predecir el comportamiento humano en situaciones de la vida real. Por ejemplo, Xie describió un escenario en el que un banquero ofrece algunas opciones de inversión a un grupo. Be.fm se puede usar para predecir qué opciones es probable que las personas prefieran y cuántas cooperarán o tomarán riesgos. Este pronóstico de comportamiento podría apoyar el modelado económico, las pruebas de productos o el análisis de políticas públicas, ofreciendo una forma de simular el comportamiento del grupo antes de lanzar ensayos costosos del mundo real.
Be.fm también puede deducir rasgos psicológicos e información demográfica de los datos de comportamiento o antecedentes. En las solicitudes, esto podría significar inferir si una persona es extrovertida o agradable en función de su edad y género, así como otros datos demográficos, o estimar la edad de alguien en función de sus rasgos de personalidad. Esta capacidad podría ayudar a los investigadores a segmentar a los usuarios de manera más efectiva, guiar intervenciones personalizadas o informar el diseño de productos.
El comportamiento humano a menudo cambia en respuesta al contexto, como los cambios en el tiempo, las normas sociales o las señales ambientales. Be.fm puede ayudar a detectar y razonar sobre estos controladores.
Por ejemplo, cuando el comportamiento del usuario en una aplicación cambia de enero a febrero, BE.fm puede ayudar a identificar qué factores contextuales podrían estar influyendo en el cambio, como una actualización de diseño, una tendencia estacional o cambios en la forma en que se enmarca la información. Al analizar los patrones en los escenarios, el modelo puede superficial de la vista sobre las señales ambientales que dan forma a la toma de decisiones.
Esto lo convierte en una herramienta potencialmente valiosa para investigadores, diseñadores y analistas de políticas que buscan comprender por qué los comportamientos cambian y cómo responder de manera efectiva.
Finalmente, BE.FM puede organizar y aplicar el conocimiento de la ciencia del comportamiento para apoyar los flujos de trabajo de investigación. Construido sobre una arquitectura de modelos de lenguaje grande, puede generar nuevas ideas de investigación, resumir la literatura o resolver problemas de economía del comportamiento aplicados.
Para los académicos y los profesionales, podría convertirse en una herramienta para hacer una lluvia de ideas sobre hipótesis, planificar estudios o incluso simular escenarios antes de la prueba de campo.
En estas cuatro categorías, BE.FM superó constantemente modelos comerciales y de código abierto como GPT-4O y LLAMA en el comportamiento humano coincidente, particularmente en tareas como la predicción de la personalidad y la simulación de escenarios. Sus predicciones reflejaron más estrechamente los patrones del mundo real, especialmente a nivel de población.
Aún así, el modelo tiene límites: su rendimiento más allá de estas cuatro áreas permanece sin probar. Todavía no está diseñado para pronosticar eventos políticos a gran escala o predecir resultados como elecciones o acuerdos de paz.
El equipo de investigación ya está trabajando para expandir la cobertura de dominio de BE.FM.
“Comportamiento en salud, educación, incluso geopolítica: el objetivo es hacer BE.fm útil donde sea que la gente tome decisiones”, dijo Qiaozhu Mei, profesor de información de UM y el autor correspondiente del estudio.
Los modelos be.fm están disponibles pedido. El equipo invita a investigadores y profesionales a usar el modelo y compartir sus comentarios.
Más información: Yutong Xie et al, BE.FM: Modelos de base abiertos para el comportamiento humano, SSRN (2025). Dos: 10.2139/ssrn.5274559
Proporcionado por la Universidad de Michigan
Cita: ¿AI que piensa como nosotros? Los investigadores revelan un nuevo modelo para predecir el comportamiento humano (2025, 15 de julio) Consultado el 15 de julio de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-07-ai-unveil-human-behavior.html
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