На Всемирной конференции по искусственному интеллекту 2026 года практически каждый павильон был наполнен дискурсом об интеллектуальных агент...
На Всемирной конференции по искусственному интеллекту 2026 года практически каждый павильон был наполнен дискурсом об интеллектуальных агентах. Более 1100 компаний заняли выставочную площадь свыше 100 000 квадратных метров, и многие стенды заявляли о наличии систем, способных планировать, действовать, сотрудничать и выполнять задачи.
Для бизнеса более сложный вопрос оставался незаметным: когда доступ к моделям станет повсеместным, как интеллектуальные агенты смогут достаточно глубоко понимать клиентов, чтобы поддерживать решения в области продуктов, маркетинга, исследований и разработок или дизайна?
Tezign представила ответ на своем стенде: Модель субъективного мира (Subjective World Model, SWM).
В исходной статье SWM описывается как AI-«чтение мыслей». Эту формулировку лучше всего воспринимать как метафору. Система на самом деле не считывает сокровенные мысли. Она пытается оценить устойчивые паттерны, которые люди проявляют, выражая себя, объясняя свой выбор, взвешивая различные ценности и действуя в условиях ограничений.
Архитектура поддерживает исследовательского AI-агента Tezign Atypica, предназначенного для генерации и интервьюирования AI-личностей. Затем Tezign подключает слой понимания потребителей к своему генеративному корпоративному агенту (Generative Enterprise Agent, GEA), стремясь преобразовать исследовательские инсайты в бизнес-действия.
Модель построена вокруг простого, но важного наблюдения: то, что люди говорят о своих предпочтениях, не всегда совпадает с факторами, которые на самом деле движут их решениями.
SWM начинается с распространенного вывода из психологии потребителя и поведенческой экономики: заявленные предпочтения могут систематически отличаться от выявленных предпочтений.
Клиент может сказать, что цена является самым важным фактором, но затем неоднократно выбирать более дорогой продукт из-за доверия, статуса, удобства, знакомства, социального окружения или воспринимаемого риска.
Анкеты улавливают то, что люди могут или хотят сообщить. Акт покупки фиксирует видимый результат. Ни один из этих источников не обязательно раскрывает полный процесс принятия решений.
Предложенное Tezign решение представляет собой четырехуровневую гетерогенную систему моделирования. Каждый уровень обучается на разных типах данных и с разными целями, а затем все уровни работают вместе в процессе логического вывода.
Эти уровни:
Tezign представляет SWM как структуру для моделирования людей, а не как более крупную универсальную языковую модель. Большие языковые модели остаются частью окружающей системы, но состояние личности не зависит исключительно от подсказки, предписывающей модели «играть роль» конкретного клиента.
Уровень самовыражения использует большие объемы лингвистических данных из социальных платформ и других сред нативного общения.
Его цель — сопоставить языковые паттерны с демографическими и психографическими характеристиками. Система может анализировать:
С технической точки зрения, исходная литература описывает это как задачу обучения с учителем на основе представлений.
Исторические тексты пользователя служат входными данными, а теги профиля или другие известные атрибуты предоставляют обучающие сигналы. После обучения пользователи со схожими характеристиками формируют кластеры в пространстве эмбеддингов.
Результирующее представление служит якорем личности для последующих уровней.
Глубинные интервью содержат больше информации, чем посты в соцсетях, но они дороги и дают разреженные данные. Язык социальных сетей легче собирать в больших масштабах.
Подход Tezign использует уровень самовыражения как мост между ними. Небольшое количество глубоко изученных личностей может быть связано с более крупными группами, имеющими схожие паттерны публичного языка.
Исходная литература утверждает, что этот уровень не является основным конкурентным барьером, поскольку социальные данные могут быть получены в больших масштабах. Его ценность заключается в обеспечении распределительной основы для более дорогостоящего нарративного уровня.
Язык не является нейтральным окном, раскрывающим личность.
Люди представляют разные версии себя на разных платформах, используют иронию, подражают трендам, имеют общие аккаунты, меняются со временем, подстраивают тон под аудиторию. Вывод демографических или психографических характеристик из языка также может внести предвзятость и риски для конфиденциальности.
Поэтому производственные системы должны иметь четкие правила, охватывающие:
Эмбеддинги могут оценивать сходство, но не могут доказать личность, мотивацию или будущее поведение человека.
Нарративный уровень использует длительные индивидуальные интервью.
По данным Tezign, его обучающие данные включают десятки тысяч часов глубинных интервью. Типичное интервью длится от одного до двух часов и, в зависимости от языка и формата транскрипции, может дать от 5000 до 20000 иероглифов или слов неструктурированного материала.
Его цель — не обычная классификация или предсказание следующего слова, а реконструкция временной причинно-следственной структуры, стоящей за решением.
Упрощенная последовательность может включать:
Представьте двух клиентов, купивших одну и ту же высококлассную кофемашину.
Один может руководствоваться удобством. Другой может хотеть контролировать качество. Третий может видеть в ней часть новой идентичности после смены работы или переезда.
Видимое покупательское поведение идентично, но его мотивационные карты совершенно разные.
Теория предполагает, что в реальных интервью существует причинно-следственная согласованность в разных контекстах.
Один и тот же человек может описывать разные покупки разным языком, но в этих историях могут проявляться повторяющиеся мотивационные структуры. Клиент, который сильно избегает сожаления, может проявлять эту склонность при выборе электроники, страховки, путешествий и медицинского обслуживания.
SWM пытается распознавать эти повторяющиеся паттерны как мотивационные черты.
Нарративный уровень рассматривается как самый сложный для воспроизведения актив данных системы, поскольку он требует длительных интервью, тщательных вопросов, транскрипции, интерпретации и постоянного накопления.
Теория выдвигает веский аргумент: синтетические данные интервью на этом уровне не работают, поскольку сгенерированные виртуальные личности могут не сохранять стабильное внутреннее состояние в несвязанных контекстах.
Это утверждение следует понимать как техническое заявление Tezign, а не как универсальное ограничение для всех систем на базе языковых моделей.
Современные приложения больших языковых моделей могут поддерживать состояние через контекстные окна, системы памяти, структурированные профили, поиск и внешние базы данных. Однако сгенерированные виртуальные личности все еще могут давать правдоподобные ответы, но им не хватает последовательной истории поведения реального человека.
Поэтому соответствующее различие заключается не просто в большие языковые модели против не-больших языковых моделей, а в:
SWM пытается привязать виртуальные личности к наблюдаемым интервью и проверять их на независимых когнитивных и поведенческих данных.
Когнитивный уровень моделирует, как человек взвешивает ценности и риски.
Его данные могут включать:
Этот уровень направлен на оценку вектора весов ценностей и коэффициентов, связанных с толерантностью к риску.
Вот перевод запрошенного текста на русский язык, выполненный в естественном, точном и профессиональном стиле, соответствующем техническому контексту оригинала.
Это и есть то место, где система пытается количественно оценить разрыв — разрыв между тем, что человек считает важным на словах, и факторами, которые на самом деле влияют на его решения.
Например, покупатель может высоко оценивать устойчивость в опросе, но при покупке всегда отдавать приоритет цене и удобству. Система не обязательно сочтёт результаты опроса ложными, но оценит, как заявленные ценности конкурируют с другими в реальных условиях.
Цель — не просто наклеить широкий ярлык вроде «экологически сознательный» или «избегающий риска».
Ожидаемый результат скорее похож на
взвешенный профиль принятия решений:
Слой нарративов предоставляет повествовательные свидетельства, а когнитивный слой выполняет структурную калибровку заявленных и выведенных приоритетов человека.
Психометрические измерения всегда неполны и зависят от контекста. Они должны служить построению модели, а не становиться постоянным или окончательным суждением о человеке.
Поведенческий слой проверяет, могут ли первые три уровня предсказать реальные действия.
Его входные данные включают данные экспериментов с экономическими играми и, в рамках закона и этики, реальные записи транзакций.
В источнике упоминаются следующие игры и параметры поведения:
Эти задачи помещают участников в чётко определённые ограничения, требуя распределять ресурсы, сотрудничать, доверять другим, принимать неравные предложения или делать выбор между немедленной и отложенной ценностью.
Полученные поведенческие данные можно сравнить с тем, что человек говорил в интервью или анкетах.
Сопоставление с историческими шаблонами работает лучше всего, когда новое решение похоже на прошлые данные.
У нового продукта может не быть прямых аналогов, и клиент никогда не покупал товары такой категории.
Поведенческий слой пытается обобщить через более фундаментальные поведенческие склонности. Если у профиля есть расчётные параметры неприятия потерь, временных предпочтений и чувствительности к социальным нормам, модель может использовать эти параметры при симуляции реакции на новый сценарий.
Именно это, согласно источнику, делает SWM ценным для исследований ранних стадий продуктов, когда нет исторических данных о продажах.
Поведенческие параметры носят вероятностный характер. Они должны использоваться для оценки распределения возможных реакций, а не для утверждения определённого поведения конкретного человека.
После обучения SWM поддерживает объединённое состояние персонажа, включающее:
Когда исследователь задаёт новый вопрос (например, «Как вам этот дизайн упаковки?»), каждый уровень вносит свой вклад в ответ.
Экспрессивный слой влияет на формулировку, тон и эмоциональный стиль.
Нарративный слой извлекает соответствующие мотивы и прошлые паттерны решений.
Когнитивный слой корректирует расхождения между самоотчётом и смоделированными приоритетами.
Поведенческий слой привносит стабильные склонности, которые могут переноситься на незнакомые продукты или ситуации.
Ожидаемый результат — создание AI-персонажа, сохраняющего внутреннюю согласованность в последующих интервью.
Источник прямо сравнивает этот метод с персонажами, созданными обычными большими языковыми моделями. С технической точки зрения…
Точное сравнение:
| Прямая генерация персонажа | Структурированный персонаж SWM |
|---|---|
| Состояние может существовать только в текущем промпте или сессии | Состояние персонажа явно представлено на нескольких слоях моделирования |
| Обычно оптимизируется для правдоподобного ответа | Нацелен на воспроизведение измеримых поведенческих паттернов |
| Согласованность зависит от дизайна промпта и памяти | Согласованность поддерживается постоянным представлением персонажа |
| Валидация может быть качественной | Валидация включает сравнение поведения и экономические игры |
| Легко масштабируется | Выше затраты на сбор данных и калибровку |
Разница не в том, может ли большая языковая модель поддерживать состояние, а в том, что SWM целенаправленно делает состояние персонажа первоклассным, измеримым объектом, а не неявным результатом промпта.
Atypica — это агент для исследований потребителей, созданный на основе модели субъективного мира (SWM).
Его среда оценки GameLab позволяет как людям, так и AI-персонажам проходить одни и те же поведенческие экономические игры, после чего сравниваются полученные решения.
Платформа включает такие игровые форматы, как дилемма заключённого и охота на оленя. Эти эксперименты проверяют сотрудничество, предательство, координацию, доверие и стратегическую адаптацию в течение нескольких раундов.
Отдельный аналитический интерфейс сравнивает несколько языковых моделей и систем персонажей по типам игр.
Источник приводит следующие продуктовые данные:
Текущий публичный сайт Atypica отдельно сообщает о более чем 300 000 AI-персонажах, более 1 миллионе интервью и времени выполнения исследования менее 30 минут.
Это заявленные поставщиком продуктовые метрики. Публичные материалы, рассмотренные в этой статье, не предоставляют достаточных методологических деталей для независимого воспроизведения показателя точности в 85%.
Прежде чем полагаться на систему персонажей для принятия важных решений, организация должна спросить:
Эта цифра имеет смысл только тогда, когда ясны знаменатель оценки, протокол, доверительные интервалы и сценарии развёртывания.
Опишите идею одной фразой, и We0 AI создаст сайт-витрину, страницы и CMS, а после запуска поможет привлечь клиентов и трафик.
Одна полная генерация проекта для бесплатной регистрации
Лучше всего попробовать один полный поток генерации и быстро увидеть первый черновик проекта.
SWM разработана для той стороны рабочего процесса, которая понимает потребителя.
Генеративный корпоративный агент (GEA) от Tezign направлен на соединение этого понимания с выполнением.
Эти две системы образуют более широкий цикл:
Система начинает с бизнес-целей, а не с технических подсказок.
Предприятие может попросить её:
Уровень намерений преобразует цели в структурированные задачи.
Оркестровочный уровень управляется креативной моделью рассуждений Tezign.
Tezign описывает эту модель как сначала дивергентную: она сначала расширяет несколько возможных путей, а затем оценивает, выбирает и распределяет выполнение.
Она не сходится к одному ответу мгновенно, а оценивает несколько комбинаций, включая:
Затем модель выбирает инструменты, модели и агенты для выбранного пути.
Исполнительный уровень вызывает модульные навыки для выполнения конкретных задач.
Tezign сообщает о более чем 400 модулях навыков, охватывающих такие области, как потребительские инсайты, создание контента, анализ данных, креативная оценка и проверка согласованности бренда.
Согласно корпоративным материалам, система может координировать более 30 базовых моделей в рамках одной задачи.
Модульная архитектура навыков позволяет платформе направлять различные подзадачи разным моделям, вместо того чтобы ожидать, что одна базовая модель будет одинаково хороша во всех операциях.
Контекстная система обеспечивает непрерывную корпоративную память.
Она может организовывать:
Tezign описывает это как единый источник знаний предприятия.
Истина.
Её цель — уменьшить контекстный дрейф в долгосрочных рабочих процессах. Агенты могут ссылаться на реальные стандарты организации, а не полагаться только на общие знания модели или повторно вводимые подсказки.
В оригинальной статье указано, что GEA уже применяется в исследованиях потребителей, контент-маркетинге, продуктовых инновациях и дизайне.
Tezign сообщает, что система:
Эти данные взяты из собственных продуктовых и рекламных материалов Tezign.
Более широкая архитектурная идея заключается в том, что корпоративный агент не должен прекращать работу после создания отчёта или креативного актива. Он должен сохранять контекст, отслеживать обратную связь и последовательно продвигать бизнес-цели.
Эта задача сложнее, чем добавление интерфейса большой языковой модели в существующее программное обеспечение.
Для этого необходимы:
Без этих мер контроля устойчивость, усиливая эффективное обучение, также легко усиливает ошибки.
В оригинальной статье утверждается, что сама четырёхуровневая архитектура может быть скопирована.
Так называемый конкурентный барьер заключается в накопленных данных исторического слоя: многолетние данные длинных интервью в связке с когнитивными измерениями и поведенческими экспериментами.
Вычислительная мощность может быстрее обучать модели, но не может мгновенно восстановить десять лет данных интервью с реальными людьми.
Это основная коммерческая аргументация SWM:
Универсальные модели станут широко доступны, а собственный, проверенный доменный контекст останется дифференцирующим преимуществом корпоративных систем.
Та же логика применима и к архитектуре GEA от Tezign. Базовые модели могут быть заменены или скомбинированы, но исследовательская история организации, стандарты бренда, правила принятия решений и накопленные результаты гораздо сложнее скопировать.
Но это не означает, что собственные наборы данных по своей природе имеют преимущество.
Их качество зависит от:
Большие исторические наборы данных могут быть активом с эффектом сложного процента. Но если процесс сбора нестрогий, они также могут стать источником усиления предвзятости.
SWM предлагает интересную архитектуру, объединяющую язык, нарратив, психометрику и поведенческие данные.
Несколько вопросов остаются критически важными для независимой оценки.
Публичные материалы описывают архитектуру и сообщают основные продуктовые показатели, но пока не предоставляют полных технических статей, спецификаций наборов данных, протоколов обучения или воспроизводимых бенчмарков.
Независимая оценка поможет определить, где этот метод превосходит:
Роли, откалиброванные для сценариев принятия решений в сфере потребительских товаров, могут не подойти для медицины, финансов, занятости или политического поведения.
Модель должна оцениваться отдельно для каждой категории, культуры, языка и типа решения.
Когда существуют несколько обоснованных реакций, симуляция не должна возвращать только один определённый ответ.
Полезные выходные данные могут включать:
Симуляции потребителей могут включать высокочувствительные выводы.
Организациям необходимо знать, согласны ли люди на сбор и моделирование их интервью, социальных, психологических и транзакционных данных. Кроме того, им нужны соответствующие механизмы контроля, чтобы предотвратить принятие системой запрещённых или дискриминационных решений.
Роли ИИ помогают генерировать гипотезы, проверять идеи и уменьшать количество вариантов, требующих дорогостоящих полевых исследований.
Но они не должны автоматически заменять реальных клиентов в исследованиях с высоким влиянием.
Участие человека остаётся критически важным, когда:
Возможно, наибольшая ценность симуляции потребителей заключается в улучшении вопросов, задаваемых реальным людям, а не в исключении их из исследовательского процесса.
Статья завершается макро-утверждением о корпоративном ИИ.
На первом этапе внедрения конкурентное преимущество часто заключалось в получении мощной модели и её быстрой интеграции.
Это преимущество сокращается. API базовых моделей становятся всё более взаимозаменяемыми для многих стандартных задач, и компании могут распределять работу между несколькими поставщиками.
Следующий раунд дифференциации будет глубже:
SWM пытается превратить понимание потребителей в многократно используемый технологический актив.
GEA пытается превратить это понимание в исполнительный цикл.
На Всемирной конференции по искусственному интеллекту самым заметным ключевым словом было «чтение мыслей». Но более реалистичная концепция менее волшебна и более практична: объединение множества человеческих свидетельств, поддержание чётких состояний ролей, проверка через поведение и подключение результатов к корпоративным рабочим процессам.
![Изображение показывает сцену на Всемирной конференции по искусственному интеллекту 2024 года (WAIC), где перед стендом Tezign многолюдно.]
На вершине стенда расположен логотип «Tezign», рядом с ним надпись «360° Enterprise». В центре находится устройство, напоминающее маяк, с названием «Tezign», а внизу указано «2024 Всемирная конференция по искусственному интеллекту». Рядом с устройством установлен зелёный экран, на котором отображается соответствующий динамический контент. Стенд окружён зелёными растениями, на фоне видны надписи, такие как «Wenzhou Science and Technology». Данное изображение согласуется с описанием конференции WAIC и стенда Tezign в документе.](https://we0-cms.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/cms-assets/image/2026/07/7cc949af-95c8-4a41-81d4-75eb95468f59-83989fd9-6d02-434c-a702-8c5bbfff9571.jpeg)
Субъективная модель мира (Subjective World Model, SWM) — это фреймворк моделирования, предназначенный для анализа того, как люди выражают себя, объясняют выбор, оценивают ценности и принимают решения в условиях ограничений. Эта модель лежит в основе AI-персонажей и рабочих процессов исследования потребителей Atypica.
Нет. «Чтение мыслей» — это лишь метафора из СМИ. Система использует речь, интервью, анкеты, эксперименты и другие доступные данные для оценки психологических и поведенческих моделей.
Четыре уровня архитектуры включают: уровень выражения, уровень истории, уровень познания и уровень поведения. Они представляют собой языковой стиль, мотивационные процессы, оценку ценностей и рисков, а также поведенческие тенденции.
Обычные персонажи из подсказок в основном зависят от инструкций и контекста диалога. Персонажи стиля SWM, напротив, строят явное и устойчивое состояние на основе множества измерительных данных и оцениваются через поведенческие задачи.
GameLab — это оценочная среда для сравнения решений AI-персонажей и человеческих участников в играх поведенческой экономики. Её цель — измерить и откалибровать соответствие поведения персонажей человеческим эталонам.
GEA означает «Генеративный корпоративный агент» (Generative Enterprise Agent). Это архитектура корпоративных агентов Tezign, включающая уровень намерений, оркестровку креативной модели рассуждений, модульные навыки агентов и систему постоянного контекста.
Эти данные взяты из оригинальных отчётов и материалов Tezign, однако в проверенной открытой информации не предоставлено полностью воспроизводимых схем оценки. Рекомендуется запрашивать у организаций определения базовых показателей, объём выборки, контрольные группы и результаты по конкретным областям.
AI-персонажи могут помочь в генерации гипотез, сравнении концепций и проведении частых ранних тестов. Однако в высоковлиятельных, культурно чувствительных, регулируемых или недостаточно представленных исследовательских сценариях они не должны автоматически заменять реальных участников.
Субъективная модель мира Tezign стремится улучшить симуляцию потребителей, объединяя четыре уровня доказательств: выражение, повествование, познание и поведение. Создаваемые портреты персонажей направлены на сохранение стабильного внутреннего состояния и последовательных ответов при последующих вопросах и в новых ситуациях.
Atypica превращает эту модель в исследовательский рабочий процесс и использует поведенческие игры для сравнения решений AI-персонажей с человеческими эталонами. Затем GEA связывает понимание потребителей с корпоративным планированием, оркестровкой моделей, навыками агентов и постоянным бизнес-контекстом.
Архитектура многообещающа, но её ключевые показатели точности, переносимости, меры конфиденциальности и бизнес-влияние требуют прозрачных протоколов и независимой оценки. Результаты, сообщаемые поставщиками, следует рассматривать как данные для дальнейшего тестирования, а не как общеприменимые доказательства.
Ключевая идея субъективной модели мира — не буквальное чтение мыслей, а попытка превратить понимание потребителей из одноразовых подсказок в измеримый, устойчиво хранящий состояние и многократно используемый корпоративный актив.
Начните с одной фразы и получите полноценный сайт за считанные минуты.
