Yapay Zekâ Artık Milyarlarca Dijital Kullanıcıyla Ürünleri Test Ediyor

İnsan davranışlarını dijital ortamda modellemek amacıyla geliştirilen MatrAIx, 8,3 milyar sanal persona oluşturarak ürünler ile yapay zekâ sistemlerinin farklı kullanıcı profillerine nasıl tepki verdiğini test etmeye başladı. Harvard, MIT ile Stanford araştırmacılarının geliştirdiği altyapı, dünya nüfusuna yakın ölçekte hazırlanan sanal profiller üzerinden ön değerlendirmeler yapılmasına odaklanıyor. Sistem, gerçek kullanıcı araştırmalarını tamamen değiştirmek yerine geniş kapsamlı test süreçlerini hızlandıracak araştırma altyapısı olarak konumlandırılıyor.

Dünya Nüfusuna Yakın Ölçekte Kurulan Model İnsan Davranışlarını Sayısallaştırıyor

Araştırmacılar, sistemin merkezine yerleştirilen Persona 8B veri yapısında yaklaşık 8,3 milyar sanal kimlik oluşturdu. Her profil; yaşam tarzı, psikoloji, demografik yapı, beceriler, karar verme eğilimleri ile geçmiş deneyimleri temsil eden 1.290 ayrı kategorik özellik kullanılarak tanımlandı. Model, sentetik veri üretirken gerçek hayattaki özellik ilişkilerini koruyan bağımlılık grafiği yaklaşımından yararlanıyor. Böylece yalnızca rastgele karakterler oluşturulmuyor, birbirleriyle tutarlı davranış gösterebilen dijital profiller üretiliyor.

Araştırma kapsamında kalite kontrolünden geçirilen yaklaşık 1 milyon profillik veri kümesi de yayımlandı. Veri setinde 599 bin 847 insan temelli kayıt ile 400 bin sentetik profil yer alırken araştırmacılar bu kaynağı Hugging Face üzerinden açık biçimde paylaşmaya başladı. sentetik persona yaklaşımı, yapay zekâ araştırmalarında ölçeklenebilir kullanıcı modellemesi açısından yeni bir referans oluşturuyor.

MatrAIx’in “Playground” adı verilen test ortamı, oluşturulan dijital profillerin yalnızca sorulara yanıt vermesini değil gerçek kullanıcı gibi hareket etmesini sağlıyor. Sanal ajanlar web sitelerinde gezinebiliyor, uygulamaları kullanabiliyor, yapay zekâ sohbet botlarıyla iletişim kurabiliyor, masaüstü ile mobil platformlarda farklı senaryoları deneyimleyebiliyor. yapay zekâ ajanları bu sayede yalnızca teorik değerlendirmeler üretmek yerine gerçek kullanım akışlarını simüle ediyor.

Araştırmacılar, ticaret, finans, sağlık, yazılım dâhil 25’ten fazla alanda toplam 1.010 farklı değerlendirme görevi hazırladı. Bir ürünün fiyat değişikliği, hizmet kalitesi veya uygulama performansı gibi birçok unsur farklı kullanıcı grupları açısından aynı anda analiz edilebiliyor. Bir yapay zekâ sistemi, farklı kullanıcı profilleri karşısında aynı sonucu üretmeyebilir.

Araştırma ekibi, toplam 18 bin 189 değerlendirme çalışması gerçekleştirerek oluşturulan profillerin davranış tutarlılığını ölçtü. Kontrollü deneylerde dört farklı dijital ortam ile 10 davranış özelliği üzerinden yürütülen 400 testin 366’sında personanın tanımlanan karakter özelliklerine uygun tepki verdiği belirlendi. Sonuçlar, sistemin yaklaşık yüzde 91,5 oranında persona uyumu sağladığını ortaya koydu.

Altyapı, örneğin fiyat artışına verilen tepkiyi, geciken bir uygulamanın hangi noktada terk edildiğini veya başarısız çalışan bir yapay zekâ asistanına karşı kullanıcı sadakatinin nasıl değiştiğini ölçebiliyor. dijital kullanıcı simülasyonu, ürün geliştirme ekiplerinin gerçek kullanıcı testlerinden önce riskli senaryoları değerlendirmesine katkı sağlayabiliyor.

Araştırmacılar, MatrAIx altyapısını GPT 5.5, Claude Opus 4.8 ile Claude Haiku 4.5 üzerinde test etti. Sistemde persona verisi kullanıcı kimliğini oluştururken büyük dil modeli yalnızca o kimliğin kararlarını üretme görevini üstleniyor. Böylece davranış modeli ile üretici yapay zekâ katmanı birbirinden bağımsız biçimde değerlendirilebiliyor. persona tabanlı test sistemi, farklı büyük dil modellerinin aynı kullanıcı profili altında nasıl davrandığını karşılaştırmaya da olanak tanıyor.

Araştırma ekibi, MatrAIx’in gerçek insanların yerini alacak bir teknoloji olarak tasarlanmadığını özellikle vurguluyor. Geliştiriciler, sistemin maliyetli kullanıcı araştırmalarından önce hipotez üretmek, stres testleri yapmak, dijital ürünleri farklı senaryolarda sınamak amacıyla kullanılacağını belirtiyor. Açık kaynak yaklaşımıyla geliştirilecek platformun, gelecekte AI kullanıcı modelleme alanındaki akademik çalışmaları hızlandırması bekleniyor.