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IPSOS观点：人工智能时代的角色——承诺与限制

人在人工智能（AI）时代，同时重视人类智能（HI）和AI的力量，以提供以人为本、有影响力的研究洞察。我们利用专业知识（如提示工程、数据科学和高质量的数据集）来开发AI解决方案，这些方案结合了创造力、好奇心、伦理和严谨性。

角色的演进与发展

1. 数字角色从传统静态画像发展为可互动的角色机器人。
2. 将抽象市场转化为人性化“人物”，具有多种功能：让数据鲜活、内部团队对齐、测试限制风险、激发创造力、记录决策、确保沟通清晰、赋权员工。
3. 历史渊源：起源于19世纪末社会学工具，发展到20世纪用于用户研究，再到覆盖更广市场的概念。

人工智能角色的优势

1. AI技术（特别是角色机器人）能够创建可对话、逼真的模拟用户。
2. 通过自然语言和多模态交互（如图像）与角色机器人交流，探索用户需求、动机、偏好等。
3. 为营销策略、产品开发（如案例研究中Orange公司的CSR策略）、分割研究应用提供了更动态、即时的测试平台。
4. 当作灵感来源、测试想法的工具。

人工智能角色的局限性与挑战

1. 代表性问题： AI角色是原型，并非对真实个体的完美映射。
2. 准确性与偏见：
   • AI模型可能基于过时或有限的数据，其见解无法完全等同于真实人类数据的深度和多样性。
   • 展现行为可能会扭曲现实，并且存在引发非因果关系连接的风险。
   • 在训练（尤为通用AI）过程中，预训练素材可能引入细微偏见（如对特定类型人物的偏好）。
3. 责任与验证： 应避免过度依赖AI生成的角色，需以人类洞见为基础，验证AI输出，并在模式构建中始终结合人类数据。
4. 角色设计的原则： 角色的设计需有明确用途，并需深度构建而非浅显。AI角色绝不能取代人类的直觉、经验及对信息深度控制权。

使用人工智能角色的指导原则（作为负责任的AI相加）

1. 质量与可靠性： AI工具的输入（互补，而非替代）与训练数据至关重要。
2. 人类智能融合： 人类智能（经验、直觉、研究背景、数据深度和质量信息）应在分析和最终判断中始终是过程的一部分。
3. 目的明确： 角色应旨在为研究和营销活动提供启发和想法。
4. 标签清楚： 视其为研究起点，而非终点。
5. 适应与挑战： 拥抱其潜力，但也需理解其边界，并担任“guardian”的角色。

在总结时，强调了AI在角色构建中的承诺——增加深度、互动性，但也必须谨慎处理其固有限制，尤其是在代表性和准确性方面，始终强调人类智能的核心作用和数据质量的关键性。