以色列初创公司 42AI 携 6250 万美元种子资金出 stealth，推出声称可预测人类行为的行为世界模型

这是一个仿佛出自科幻小说的问题：如果 AI 能在你做出决定之前就预测你要做什么，哪怕是在全新的情境中，会怎样？

以色列初创公司 42AI 声称正在开发一种“行为世界模型”来实现这一点，并刚刚携 6250 万美元种子资金结束隐身模式。该公司最初在少数几家金融经纪公司运行其预测系统，并表示该模型有助于预测个体交易者在波动行情下的反应。

当我请 42AI 的 CEO 兼联合创始人 Amit Gal-Or 解释公司这一大胆主张时，他对 TechCrunch 表示：“行为不是确定性的，它始终是概率性的。”他认为，人们拥有潜在的心理倾向，即使环境变化也会影响其决策，而这正是这家初创公司试图测量并转化为模型可以理解的数据的东西。

“一周之后，你可能会变成另一个人，但你的倾向在某些领域总会以某种概率或分布体现出来，”他的联合创始人兼 CTO Ehud Ezra 补充道。公司认为，这正是该模型所做的：展示一个人做出某个决定的概率。

42AI 表示，该模型试图弄清人们的内在动机，而不是根据其以往行为外推模式。为此，42AI 会考察人们对看似无关事件如何反应。例如对投资者或交易者而言，这类事件可能包括完成 KYC 流程、入驻、支持电话、转账或股票交易。

“当一个人在与客服或销售交谈的初始阶段……我们会观察情绪、观察声音、观察他们进行的许多交互，比如打了多少次电话等等，”CTO 兼联合创始人 Ehud Ezra 补充道。“所有这些数据点都会输入模型。之后就是交互行为：你如何买卖、何时买卖，同时我们也会观察当时的市场。”

“所以我们试图观察他们如何看待这个世界。在一个世界模型中，每个人就是那个世界，”他补充道。

该公司随后将这些观察结果转化为特质特征的数学表示，再输入一个基于 transformer 的世界模型，由它给出不同情境下各种可能决策的概率分布。（该公司使用另一个单独的语言模型为其预测生成解释。）

Ezra 表示，该模型在模拟过程中被训练为保留一个人的潜在倾向。因此，如果某人通常厌恶风险，而模型突然把他当作冒险者，“目标就偏离了”，他这样解释模型训练奖励的结构。

42AI 花了三年时间开发这一方法，将心理学研究与神经科学、遗传学相结合，并获得了心理学与 PTSD 领域专家以及 2011 年诺贝尔化学奖得主 Dan Shechtman 的建议。

Gal-Or 说，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。他表示，其客户数据集如今已扩展到覆盖近 3000 万人。

在实际部署中，该模型会分析客户的现有记录，包括交易和支持通话。Gal-Or 指出，该系统不需要个人身份信息，并声称“模型永远不知道这个人是谁”。不过，该公司似乎仍会从关联的客户活动中创建个人行为画像。

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，而不是每一笔交易是否都被正确预测。

他还说，该模型在预测交易方向和交易量方面持续取得 0.8 到 0.85 的 F1 分数。（F1 分数是机器学习中的一项指标，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）。

而且这个模型并不能在任何地方都发挥作用，因为它终究还是一台“盒子里的机器”。“存在一个天然的上限，因为你真的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，其准确率也会下降，比如某人因为朋友或同事的建议而改变了自己的交易选择。

Gal-Or 说，42AI 正在与 10 家大型经纪公司合作，它们使用该系统来管理流动性、保证金要求和和对冲敞口。他说，公司正在接入更多客户，收入已超过“七位数”，但他不愿透露具体数字。

客户向这家初创公司支付固定费用，或按平台为其创造的价值的一定比例付费。他声称，有一家经纪公司通过动态对冲创造了约 3000 万美元的额外价值。

Gal-Or 说，这 6250 万美元的种子资金来自创始人和 Infinity Group，历时三年，并非完全来自外部投资者。Infinity 由他的父亲 Amir Gal-Or 创立，后者也是 42AI 的董事长兼联合创始人。42AI 目前计划筹集更多资金。

除了金融领域，42AI 目前正在探索其模型在游戏、反欺诈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 智能体理解人类。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接受规则和情境的训练。

和所有 AI 工具一样，42AI 的技术也有一个潜在的令人不安的方面：如果一家经纪公司能够预判其客户可能的行为，谁能阻止有人利用这种知识为自己牟利呢？当我提出这个问题时，Ezra 承认这是“一个合理的担忧”，创始人则提到了监管、监控和内部伦理委员会，但他们并没有解释，究竟有什么能阻止他们的客户利用这项技术来对其正在画像的对象——也就是用户本人——获得优势。

不过，Gal-Or 相信这项技术有助于化解此类风险。“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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