42AI 结束隐身状态，获 6250 万美元种子轮并推出可预测人类行为的世界模型

这是一个直接来自科幻小说的问题：如果 AI 能在你做出决定之前就预测出你要做什么，甚至在完全陌生的情境下也能做到，会怎样？

以色列初创公司 42AI 表示，它正在开发一种“行为世界模型”，能够做到这一点，并且刚刚结束隐身状态，获得了 6250 万美元的种子轮融资。该公司最初在少数几家金融经纪公司运行其预测系统，称该模型可以帮助预测个体交易员将如何应对剧烈波动的市场状况。

当我请 42AI 的首席执行官兼联合创始人 Amit Gal-Or 为其公司的大胆声明提供依据时，他告诉 TechCrunch：“行为不是确定性的；它始终是概率性的。”他认为，人们具有潜在的心理倾向，即使所处环境发生变化，这些倾向也会影响他们的决策，而这正是这家初创公司试图测量并转化为模型能够理解的数据的东西。

“一周之后，你可能会变成另一个人，但你的倾向总会在某些领域以一定的概率或分布表现出来，”他的联合创始人兼首席技术官 Ehud Ezra 补充道。该公司认为，这正是该模型所做的：展示一个人做出某项决策的概率。

42AI 表示，该模型试图弄清人们的内在动机，而不是根据他们以往的行为外推模式。为此，42AI 考察人们对看似无关事件的反应。例如，对于投资者或交易员来说，这类事件可能包括完成 KYC 流程、入职、客服通话、转账或股票交易。

“当这个人在初始流程中与客服或销售交谈时……我们会观察情绪，我们会观察声音，我们会观察他们进行的许多互动、他们打了多少次电话等等，”首席技术官兼联合创始人 Ehud Ezra 补充道。“所有这些数据点都会进入模型。之后，还有互动：你如何买卖、何时买卖，我们在那个阶段会观察市场。”

“所以我们试图观察他们如何看待这个世界。在世界模型中，每个人就是一个世界，”他补充道。

然后，该公司将这些观察结果转化为特征的数学表示，再输入一个基于 transformer 的世界模型，该模型会给出不同情境下可能决策的概率。（该公司使用一个单独的语言模型为其预测生成解释）。

Ezra 表示，该模型经过训练，在模拟过程中会保留一个人的潜在倾向。因此，如果某人通常厌恶风险，但模型突然将其视为风险偏好者，“目标就偏了，”他说，并解释了模型的训练奖励是如何构建的。

42AI 花了三年时间开发这种方法，将心理学研究与神经科学和遗传学相结合，并采纳了心理学和 PTSD 专家的建议，以及 2011 年诺贝尔化学奖得主 Dan Shechtman 的建议。

Gal-Or 表示，团队首先通过心理评估和行为场景研究了数千人，随后加入了覆盖超过 200 万人的政府和生物样本库数据集。他说，其客户数据集此后已扩展到覆盖近 3000 万人。

在实际部署中，该模型会分析客户现有的记录，包括交易和支持通话。Gal-Or 指出，系统不需要个人身份信息，并主张“模型从不知道这个人是谁”。然而，公司似乎仍然根据关联的客户活动创建个人行为画像。

在预测市场交易方面，42AI 声称其模型达到 98% 的准确率，但 Gal-Or 澄清说，这更多是衡量交易流是否落在预测范围内，而不是每笔交易是否被正确预测。

他还表示，该模型在预测交易方向和交易量方面始终能达到 0.8 到 0.85 的 F1 分数。（F1 分数是机器学习中的一种指标，用于衡量分类模型在正确预测与误报和漏报之间取得平衡的能力）。

而且这个模型并非在任何地方都能奏效，因为它仍然是一台装在盒子里的机器。“存在一个天然的上限，因为你确实无法获取一个人所经历的一切，”Gal-Or 说。Ezra 解释说，当系统遗漏重要的情境信息时，其准确性也会受到影响，比如某人根据朋友或同事的建议选择改变自己的交易决策。

Gal-Or 表示，42AI 正在与 10 家大型经纪商合作，这些经纪商使用它来管理流动性、保证金要求和对冲敞口。他说，公司正在引入更多客户，并创造了超过“七位数”的收入，但他不愿具体说明数字。

客户向这家初创公司支付固定费用，或按平台帮助他们获得的价值的一定比例付费。他声称，一家经纪商通过动态对冲创造了约 3000 万美元的额外价值。

Gal-Or 说，6250 万美元的种子资金来自创始人和 Infinity Group，历时三年，并非完全从外部投资者处筹集。Infinity 由他的父亲 Amir Gal-Or 创立，后者也是 42AI 的董事长和联合创始人。42AI 现在计划筹集更多资金。

除了金融领域，42AI 现在正在探索其模型在游戏、欺诈预防和网络安全方面的应用，并希望有朝一日用它来帮助机器人和 AI 代理理解人类。但这可能还需要一段时间：Ezra 承认，该模型需要针对每个新领域进行规则和上下文方面的训练。

而且与所有 AI 工具一样，42AI 的技术也存在一个可能令人不安的一面：如果一家经纪商能够预判其客户可能会做什么，那么有什么能阻止有人利用这些知识为自己谋利呢？当我提出这一点时，Ezra 承认这是“一个合理的担忧”，创始人们提到了监管、监控和一个内部伦理委员会，但他们没有解释，如果有的话，什么能阻止他们的客户利用这项技术来获得相对于那些被画像的人的优势。

然而，Gal-Or 相信这项技术可以帮助应对此类风险。“我们非常自豪，实际上我们是解决方案的一部分；我们就是这个问题的解决方案，”他说。

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