Liebe Neugierige, Kreative, Entdecker*innen,

„Mehr Mensch als der Mensch“

Dieses Zitat stammt von Eldon Tyrell, dem Gründer der Tyrell Corporation, die die synthetischen Menschen, sogenannte „Replikanten“, in dem Science Fiction Kult-Klassiker „Blade Runner“ herstellt. Es ist das Motto seines Unternehmens und vermittelt recht direkt, wie fortgeschritten und menschenähnlich die Replikanten in dieser Welt bereits sind. Das Zitat macht aber auch klar, dass hier die Grenzen zwischen Mensch und Maschine bereits vollkommen verwischt sind. Die synthetischen Menschen wurden so perfekt geschaffen, dass sie in vieler Hinsicht menschlicher erscheinen als echte Menschen. Eine Unterscheidung ist nicht mehr möglich.

Und damit kommt man recht schnell zur zentralen Frage des Films: Was macht einen Menschen zum Menschen? Wenn ein synthetischer Mensch, wenn KI, es bewerkstelligt, Emotionen perfekt zu simulieren, sich erinnern kann und äußerlich nicht mehr von echten Menschen zu unterscheiden ist, wo liegt dann noch der Unterschied in der Wahrnehmung von Außen? Diese Frage zieht sich durch den gesamten Film und fordert seine Zuschauer heraus, ihre eigenen Vorstellungen von Menschlichkeit zu hinterfragen.

Aber was hat ein SciFi Film mit dem KI-Logbuch zu tun, Arno?

Wir sind heute bereits an eine wichtige Schwelle heran getreten, die Filme wie „Blade Runner“ zumindest realistischer erscheinen lässt, als es dies noch vor wenigen Jahren der Fall war. Denn *Trommelwirbel* es gibt sie bereits heute – synthetische Menschen. Die leben zwar momentan noch rein als Software Konstrukte in unseren Rechnern, aber der Schritt in die reale Welt ist dank Simulationen (ich berichtete bereits dazu) nicht wirklich ein großer.

Synthetische Menschen – Die nächste Revolution in der Nutzerforschung?

Wofür könnte man synthetische Menschen denn dann wohl nutzen? Beispielsweise in der Erforschung von Nutzerverhalten. Klingt verrückt? Genau das versprechen neue KI-Technologien wie „Synthetic Humans“ von Fantasy Interactive oder die „neuro-symbolische KI“ von Lakmoos.

Diese Systeme erzeugen künstliche Nutzer, die menschliches Verhalten, Meinungen und Präferenzen simulieren sollen. Die KI-Agenten können aufwachen, frühstücken und zur Arbeit gehen. Sie bilden Meinungen, bemerken einander und beginnen Gespräche. Sie erinnern sich an vergangene Tage und planen den nächsten. Die Stanford Universität hatte dazu zusammen mit Google vergangenes Jahr eine spannende Studie mit dem Titel „Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior“ heraus gebracht.

Die Vorteile liegen auf der Hand: blitzschnelle Ergebnisse, unbegrenzte Stichprobengrößen und deutlich geringere Kosten im Vergleich zu klassischen Befragungen. Lakmoos verspricht sogar eine Genauigkeit von 95-98% bei der Vorhersage von Nutzerverhalten.

Doch können synthetische Daten wirklich menschliches Verhalten in all seiner Komplexität abbilden?

Chancen und Grenzen der KI-gestützten Marktforschung

Die Möglichkeiten sind faszinierend: Produktentwickler könnten in Sekundenschnelle Feedback zu neuen Features erhalten. Marketingexperten könnten verschiedene Kampagnenideen an Tausenden virtueller Personen testen. Stadtplaner könnten die Auswirkungen neuer Verkehrssysteme simulieren.

Gleichzeitig gibt es berechtigte Zweifel an der Validität solcher Daten. Kritiker argumentieren, dass synthetische Menschen die Subtilität menschlicher Emotionen und irrationales Verhalten nicht authentisch abbilden können. Zudem besteht die Gefahr, dass bestehende Vorurteile und Verzerrungen in den Trainingsdaten verstärkt werden.

Ein ausgewogener Ansatz scheint sinnvoll: KI-Agenten als wertvolle Ergänzung zu klassischen Forschungsmethoden, nicht als vollständiger Ersatz. Die menschliche Expertise bei der Interpretation der Daten und dem Aufspüren tieferliegender Motivationen bleibt unverzichtbar.

Ethische Fragen und gesellschaftliche Auswirkungen

Die Entwicklung synthetischer Menschen wirft auch wichtige ethische Fragen auf:

– Wie stellen wir sicher, dass die simulierten Nutzer die Vielfalt der Gesellschaft repräsentieren?

– Wer haftet, wenn KI-Agenten diskriminierende oder schädliche Verhaltensweisen zeigen?

– Wie transparent müssen Unternehmen den Einsatz synthetischer Daten offenlegen?

Zudem müssen wir die langfristigen Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt bedenken. Werden Tausende Jobs in der Marktforschung wegfallen? Oder entstehen neue Berufsbilder an der Schnittstelle von KI und menschlicher Expertise?

Tipps für den Umgang mit synthetischen Nutzerdaten

1. Kombiniert doch einfach mal testweise synthetische mit realen Daten für ein ausgewogenes Bild.

2. Argus Auge bleib wachsam! Hinterfragt kritisch die Trainingsdaten und Algorithmen der KI-Systeme.

3. Nutzt die Effizienz der KI, um mehr Zeit für tiefgehende qualitative Forschung zu gewinnen.

4. Seid transparent gegenüber Kunden und Nutzern beim Einsatz synthetischer Daten.

5. Investiert in Weiterbildung, um KI-Ergebnisse kompetent interpretieren zu können.

Top-Links zum Thema

– Synthetic Users: Product Development with User Research – Einführung in die Anwendungsmöglichkeiten synthetischer Nutzer

– Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior – Wissenschaftliche Studie zu KI-Agenten, die menschliches Verhalten simulieren.

– Don’t be fooled trying synthetic humans who already today write and talk to uns – Was macht das mit uns Menschen? Eine kritische Perspektive auf den Einsatz synthetischer Daten.

Zum Abschluss möchte ich euch ein Zitat des Philosophen Immanuel Kant mit auf den Weg geben:

„Die Wissenschaft vom Menschen ist die wichtigste aller Wissenschaften.“

Lasst uns gemeinsam dafür sorgen, dass auch in Zeiten von KI und synthetischen Menschen der Mensch im Mittelpunkt bleibt.

Wie seht ihr die Entwicklung? Chance oder Risiko für die Marktforschung? Ich freue mich auf eure Gedanken in den Kommentaren!

Bis nächste Woche,

Euer Arno

Our digital „Doppelgänger“: synthetic humans

Dear Curious Minds, Creatives, and Explorers,

„More human than human.“

This quote comes from Eldon Tyrell, the founder of the Tyrell Corporation, which manufactures the synthetic humans, called „Replicants,“ in the sci-fi cult classic Blade Runner. It is the motto of his company and directly conveys how advanced and human-like the Replicants in this world already are. However, the quote also makes clear that the boundaries between human and machine have already been completely blurred. The synthetic humans have been created so perfectly that they appear more human than actual humans in many ways. A distinction is no longer possible.

This quickly leads to the central question of the film: What makes a human a human? If a synthetic human, if AI, manages to simulate emotions perfectly, can remember, and is externally indistinguishable from real humans, then where does the difference lie in perception from the outside? This question runs throughout the entire film and challenges viewers to question their own ideas of humanity.

But what does a sci-fi film have to do with the AI logbook, Arno?

Today, we have already approached an important threshold that makes films like Blade Runner appear at least more realistic than they did a few years ago. Because drum roll, they already exist today—synthetic humans. For now, they only live as software constructs in our computers, but the step into the real world is not a big one, thanks to simulations (I’ve already reported on this).

Synthetic Humans – The Next Revolution in User Research?

What could synthetic humans be used for, you ask? For example, in the research of user behavior. Sounds crazy? This is precisely what new AI technologies such as „Synthetic Humans“ by Fantasy Interactive or the „neuro-symbolic AI“ by Lakmoos promise.

These systems generate artificial users meant to simulate human behavior, opinions, and preferences. The AI agents can wake up, have breakfast, and go to work. They form opinions, notice each other, and start conversations. They remember past days and plan the next. Stanford University, together with Google, published an exciting study on this topic last year titled „Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior.„

The advantages are clear: lightning-fast results, unlimited sample sizes, and significantly lower costs compared to traditional surveys. Lakmoos even promises 95-98% accuracy in predicting user behavior.

But can synthetic data really reflect human behavior in all its complexity?

Opportunities and Limitations of AI-supported Market Research

The possibilities are fascinating: product developers could receive feedback on new features in seconds. Marketing experts could test various campaign ideas on thousands of virtual people. City planners could simulate the effects of new traffic systems.

At the same time, there are legitimate doubts about the validity of such data. Critics argue that synthetic humans cannot authentically replicate the subtlety of human emotions and irrational behavior. Furthermore, there is a risk that existing biases and distortions in the training data could be reinforced.

A balanced approach seems sensible: AI agents as a valuable addition to traditional research methods, not a complete replacement. Human expertise in interpreting the data and uncovering deeper motivations remains indispensable.

Ethical Questions and Social Impacts

The development of synthetic humans also raises important ethical questions:

– How do we ensure that simulated users represent the diversity of society?

– Who is liable if AI agents exhibit discriminatory or harmful behavior?

– How transparent must companies be in disclosing the use of synthetic data?

Additionally, we must consider the long-term impacts on the job market. Will thousands of jobs in market research disappear? Or will new professions emerge at the intersection of AI and human expertise?

Tips for Handling Synthetic User Data

1. Try combining synthetic and real data for a balanced view.

2. Keep a sharp eye! Critically question the training data and algorithms of AI systems.

3. Use the efficiency of AI to gain more time for in-depth qualitative research.

4. Be transparent with customers and users about the use of synthetic data.

5. Invest in training to competently interpret AI results.

Top Links on the Topic

– Synthetic Users: Product Development with User Research – An introduction to the application possibilities of synthetic users.

– Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior – A scientific study on AI agents that simulate human behavior.

– Don’t be fooled trying synthetic humans who already today write and talk to us – What does this mean for us humans? A critical perspective on the use of synthetic data.

In conclusion, I’d like to leave you with a quote from the philosopher Immanuel Kant:

„The science of man is the most important of all sciences.“

Let’s make sure that even in times of AI and synthetic humans, humanity remains at the center.

How do you see the development? Opportunity or risk for market research? I look forward to your thoughts in the comments!

Until next week!

Arno