亥姆霍兹慕尼黑的研究人员推出了 Centaur，这是一种 AI 语言模型，经过心理实验的超过 1000 万个决策的训练，即使在前所未见的任务中，它也能以惊人的保真度模拟人类的选择模式和反应时间。

亥姆霍兹慕尼黑大学的研究人员创造了一种先进的人工智能系统，能够以令人印象深刻的精度模仿人类的决策。这个名为 Centaur 的模型是使用通过心理学研究收集的超过 1000 万个决策的数据进行训练的，使其能够生成以现实方式反映人类行为的反应。这一突破为加深我们对人们思维方式的理解和完善现有的心理框架提供了新的可能性。

多年来，心理学领域一直试图充分捕捉人类思想的复杂性。然而，过去的模型通常仅限于解释人们如何思考或预测他们如何行动，很少能够同时实现这两项。

在亥姆霍兹慕尼黑以人为本的人工智能研究所的 Marcel Binz 博士和 Eric Schulz 博士的领导下，研究团队现在推出了一种弥合这一差距的模型。Centaur 在一个名为 Psych-101 的综合数据集上进行了训练，该数据集汇编了来自 160 个不同行为实验的超过 1000 万个决策。

Centaur 因其在熟悉的环境中和全新情况下预测人类反应的能力而脱颖而出。它可以识别反复出现的决策模式，轻松适应新环境，甚至可以以惊人的详细程度估计反应时间。

“我们创建了一个工具，使我们能够预测自然语言描述的任何情况下的人类行为——就像一个虚拟实验室，”该研究的主要作者 Marcel Binz 说。潜在的应用范围从分析经典心理学实验到模拟临床环境中的个人决策过程——例如，在抑郁症或焦虑症中。该模型尤其在健康研究中开辟了新的视角——例如，帮助我们了解具有不同心理状况的人如何做出决策。该数据集将扩展以包括人口统计和心理特征。

Centaur：桥接理论和预测

Centaur 将以前独立的两个领域联系起来：可解释理论和预测能力。它可以揭示传统模型的不足之处，并提供有关如何改进它们的见解。这为研究和实际应用开辟了新的可能性，从医学到环境科学和社会科学。

“我们才刚刚开始，已经看到了巨大的潜力，”研究所所长 Eric Schulz 说。Binz 补充说，确保此类系统保持透明和可控是关键，例如，使用开放的本地托管模型来保护完整的数据主权。

接下来，研究人员旨在仔细研究 Centaur 内部：哪些计算模式对应于特定的决策过程？它们能否用于推断人们如何处理信息——或者健康个体和有心理健康状况的人之间的决策策略有何不同？

研究人员确信：“这些模型有可能从根本上加深我们对人类认知的理解——只要我们负责任地使用它们。这项研究是在亥姆霍兹慕尼黑进行的，而不是在主要科技公司的开发部门进行的，这并非巧合。“我们将 AI 研究与心理学理论相结合，并做出明确的道德承诺，”Binz 说。“在公共研究环境中，我们可以自由地追求通常不是工业界重点的基本认知问题。”

什么是 Psych-101？

Psych-101 是由 Marcel Binz 领导的团队专门编写的数据集，用于训练 Centaur AI 模型。它包含 60,000 多名参与者在 160 个心理实验中做出的超过 1000 万个个人决定。这些实验涵盖了广泛的人类行为——从冒险和奖励学习到道德困境。研究人员对所有数据进行了手动处理和标准化，以确保它可以被语言模型解释。因此，Psych-101 代表了一种独特的资源，用于根据自然语言输入对人类行为进行系统建模。

参考资料：Marcel Binz， Elif Akata， Matthias Bethge， Franziska Brändle， Fred Callaway， Julian Coda-Forno， Peter Dayan， Can Demircan， Maria K. Eckstein， Noémi Éltető， Thomas L. Griffiths， Susanne Haridi， Akshay K. Jagadish， Li Ji-an， Alexander Kipnis， Sreejan Kumar， Tobias Ludwig， Marvin Mathony， Marcelo Mattar， Alireza Modirshanechi， Surabhi S. Nath， Joshua C. Peterson、Milena Rmus、Evan M. Russek、Tankred Saanum、Johannes A. Schubert、Luca M. Schulze Buschoff、Nishad Singhi、Xin Sui、Mirko Thalmann、Fabian J. Theis、Vuong Truong、Vishaal Udandarao、Konstantinos Voudouris、Robert Wilson、Kristin Witte、Shuchen Wu、Dirk U. Wulff、Huadong Xiong 和 Eric Schulz，2025 年 7 月 2 日，自然。