這裡有一個似乎來自科幻小說的問題：如果人工智能能在你做出決定之前，就預測到你接下來會做什麼，哪怕是在一個完全陌生的情境裏，會怎樣？
以色列創業公司42AI表示，他們正在開發一種能夠實現這一點的「行為世界模型」，並剛剛完成隱身階段，獲得6250萬美元的種子資金。該公司最初將其預測系統部署在少數幾家金融經紀商處，稱該模型能幫助預測個別交易員在市場劇烈波動時會如何反應。
「行為並非確定的；它始終是概率性的，」42AI的首席執行官兼聯合創始人Amit Gal - Or在我要求他解釋公司這一大膽說法時對TechCrunch說道。他認為，人們有一些底層的心理傾向，即便環境發生變化，這些傾向仍會影響他們的決定，而創業公司試圖做的，就是測量這些傾向並將其轉化為模型能夠理解的数据。
「從一週後的角度来看，你可能會變成另一個人，但你的傾向總會在某些領域以某種概率或分佈體現出來，」聯合創始人兼首席技術官 Ehud Ezra 补充說。公司認為，這正是該模型的作用：顯示一個人做出某種決定的概率。
42AI 表示，該模型試圖弄清人們的內在動機，而非根據他們過去的行为來外推模式。為此，42AI 會研究人們對看似無關事件的反應。以投資者或交易員為例，這些事件可能包括完成 KYC 流程、開戶註冊、客戶服務來電、資金轉賬或股票交易等。
「當這個人在最初的溝通過程中與客服或銷售人員交流時……我們會觀察他們的情緒、聲音、他們進行的各種互動、他們打電話的次數等等，」聯合創始人兼首席技術官 Ehud Ezra 补充說。「所有這些數據點都會被納入模型中。之後，你會看到後續的互動：你如何買賣、何時買賣，而我們則會在那一階段觀察市場。」
「所以我們試圖了解的是，他們是如何看待這個世界的。在一個世界模型中，每個個體就是這個世界，」他補充道。
隨後，公司會將這些觀察轉化為特徵的數學表示，再輸入一個基於 Transformer 的世界模型，在不同情境下列出可能的決策概率。（公司還使用另一個語言模型來生成對其預測的解釋。）
Ezra 表示，在模型訓練時，會被要求保留一個人的底層傾向。因此，如果某人通常厭惡風險，但模型突然將他視為風險偏好者，「目標就偏了，」他說，並解釋了模型訓練獎勵的設計方式。
42AI 花了三年時間開發這一方法，結合了心理學研究、神經科學和遺傳學，以及心理學和創傷後應激障礙專家的建議，還有2011年諾貝爾化學獎得主 Dan Shechtman 的意見。
Gal-Or 表示，該團隊最初通過心理評估和行為場景研究了數千人，隨後又加入了涵蓋200多萬人口的政府和生物樣本庫數據集。他說，此後其客戶數據集已擴展到接近3000萬人。
在實際部署中，該模型會分析客戶現有記錄，包括交易和客服來電。Gal-Or 指出，系統不需要可識別個人身份的信息，並稱「模型永遠不知道這人是誰」。不過，從描述來看，公司似乎仍會根據關聯的客戶活動創建個人行為畫像。
在預測市場交易方面，42AI聲稱其模型的準確率達到98％，但Gal-Or澄清說，這一指標更多是衡量交易流是否落在了預測區間內，而不是每一筆交易都被準確預測。
他還表示，該模型在預測交易方向和交易量方面，F1分數穩定在0.8到0.85之間。（F1分數是機器學習中的一個指標，用於衡量分類模型在正確預測與誤報、漏報之間的平衡程度。）
不過，這個模型並非在任何情況下都不可用，因為它畢竟還是一個「盒子裏的機器」。「存在一個自然的上限，因為你確實無法接觸到一個人經歷的一切，」Gal-Or 說。Ezra 解釋稱，如果系統遺漏了重要的情境信息，準確率也會受到影響，比如某人根據朋友或同事的建議改變了交易選擇。
Gal-Or 表示，42AI正在與10家大型經紀商合作，這些客戶使用它的服務來管理流動性、保證金要求以及对沖敞口。他說，公司還在繼續接納更多客戶，收入已經超過「七位數」，但他拒絕透露具體數字。
客戶可以按固定費用付款，也可以按平台為其創造的價值的一定比例付款。他聲稱，其中一家經紀商通過動態對沖額外創造了約3000萬美元的價值。
Gal-Or 表示，這6250萬美元的種子資金來自創始人和 Infinity Group，分三年完成，並非全部來自外部投資者。Infinity 由他的父親 Amir Gal 和 Or 共同創立，後者也是42AI的董事長和聯合創始人。42AI現在計劃繼續進行融資。
除了金融領域之外，42AI還在探索該模型在遊戲、反欺詐和網絡安全方面的應用，並希望未來有朝一日能夠利用它來幫助機器和AI代理理解人類。但這可能還需要一些時間：Ezra承認，每當進入一個新的領域時，這個模型都需要針對相應的規則和上下文進行訓練。
和所有 AI 工具一样，42AI 的技術也可能帶來令人擔憂的一面：如果一家經紀商能夠預判客戶可能會做什麼，那又有什麼能阻止別人利用這些知識為自己謀利呢？當我提出這一點時，Ezra 承認這是一個「合理的擔憂」，兩位創始人提到了監管、監控和內部倫理委員會，但他們並未解釋究竟有什麼機制能阻止客戶利用這項技術，去佔客戶畫像對象的便宜。
不過，Gal-Or對這項技術能夠幫助應對這些風險充滿信心。「我們非常自豪，因為事實上我們就是解決方案的一部分；我們就是這個問題的解決方案，」他說。
