Mirror Particle và tham vọng xây dựng ‘mô hình thế giới’ để dự đoán hành vi con người

Trong bối cảnh các startup dự đoán hành vi con người đang thu hút dòng vốn khổng lồ, Mirror Particle – một cái tên mới nổi từ San Francisco – đang chọn một hướng đi khác biệt. Thay vì phụ thuộc vào các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để đóng vai người dùng, CEO Abhivyakti Ahuja cho rằng cách tiếp cận truyền thống này giống như việc “dùng súng phun nước để ngăn thác Niagara”.

Hạn chế của LLM trong việc thấu hiểu con người

Theo Ahuja, các LLM hiện nay chủ yếu được huấn luyện trên văn bản, trong khi hành vi con người là sự tổng hòa của nhận thức thị giác, tư duy không gian và trí tuệ xã hội. Việc tinh chỉnh (fine-tuning) các mô hình này với lượng dữ liệu nhỏ không thể phản ánh chính xác sự thay đổi tâm lý phức tạp của con người theo thời gian.

Mirror Particle đang xây dựng một “mô hình thế giới” (world model) từ con số 0. Mục tiêu của họ không phải là nắm bắt một cá nhân tĩnh tại, mà là theo dõi sự thay đổi của con người qua các dữ liệu dài hạn, các yếu tố tác động và mức độ phản ứng của họ trước những trải nghiệm mới.

Cách tiếp cận dựa trên “hành vi thực tế”

Thay vì dựa vào các khảo sát tự báo cáo vốn thường thiếu chính xác, Mirror Particle tập trung vào “hành vi được bộc lộ” (revealed behavior). Hệ thống của họ kết hợp dữ liệu khách hàng, các sự kiện thời sự, văn hóa đại chúng và mạng xã hội để tạo ra một hệ thống tiến hóa theo thời gian.

Trong một dự án thí điểm với một thương hiệu thức ăn thú cưng, công nghệ của Mirror Particle đã chỉ ra rằng thay vì tranh cãi về hình ảnh trên bao bì, thương hiệu này thực chất đang gặp vấn đề về định vị thương hiệu (bị coi là hàng đại trà giá rẻ), điều này mới chính là rào cản tăng trưởng doanh số.

Tầm nhìn từ khoa học thần kinh

Đội ngũ sáng lập của Mirror Particle, bao gồm Abhivyakti Ahuja, Will Song và Thomson Yen, đều có nền tảng vững chắc về khoa học thần kinh, robot và deep learning. Ahuja lấy cảm hứng từ cách trẻ sơ sinh học hỏi về thế giới – từ thị giác, ngôn ngữ đến nhận thức xã hội – để áp dụng vào kiến trúc mô hình của công ty.

Tầm nhìn dài hạn của startup này là trở thành một “lớp nền tảng chung” để dự đoán hành vi con người, chuyển dịch từ phân tích quy mô dân số sang những hiểu biết sâu sắc ở cấp độ cá nhân. Đây được xem là bước đi quan trọng để con người có thể làm việc hiệu quả hơn bên cạnh các hệ thống AI trong tương lai.

Nguồn tham khảo: TechCrunch