Hoe reageren mensen op een nieuwe regel, een product of een nieuwsbericht? MiroFish probeert zulke situaties met AI-personages na te bootsen. De makers presenteren het als een systeem voor voorspellingen. Ik zou de uitkomst eerst behandelen als materiaal om vragen mee te stellen.
Wat het project beschrijft
Volgens de repository bouwt MiroFish vanuit aangeleverde informatie een gesimuleerde omgeving met agents. Die krijgen eigenschappen en reageren op elkaar. Het systeem gebruikt die interacties voor een rapport; je kunt ook verder vragen stellen binnen de simulatie.
Dat is een interessant uitgangspunt voor het verkennen van scenario’s. Maar de beschrijving van de makers is geen onafhankelijke bevestiging dat zo’n rapport de werkelijkheid betrouwbaar voorspelt.
Een herkenbaar voorbeeld
Stel dat je een abonnement wilt veranderen. Een simulatie kan bezwaren opleveren waar je nog niet aan had gedacht: onduidelijke voorwaarden, een ongunstig moment of een groep klanten die anders reageert.
Ik zou die bezwaren gebruiken om een interview of een kleine praktijktest voor te bereiden. Vervolgens moet je bij echte klanten nagaan of ze ook spelen. Je weet anders niet of je iets over je doelgroep leert of vooral de aannames terugziet waarmee de simulatie is ingericht.
Wanneer wordt het overtuigender?
Voor een serieuze beoordeling wil ik zien wat vooraf is voorspeld en wat later daadwerkelijk gebeurde. Ook wil ik weten hoe het systeem presteert naast een eenvoudige vergelijking en welke veranderingen in de invoer de uitkomst beïnvloeden.
Veel agents toevoegen maakt een resultaat op zichzelf niet betrouwbaarder. Als ze vergelijkbare aannames delen, kunnen ze die juist steeds verder bevestigen. Een uitgebreid rapport kan dan meer zekerheid uitstralen dan de onderliggende informatie rechtvaardigt.
MiroFish is daarom voor mij vooral een onderwerp om kritisch te volgen. Als hulpmiddel om mogelijke reacties te bedenken kan het interessant zijn. Dat is een ander gebruik dan je besluit volledig op de voorspelling baseren. Deze beoordeling is gebaseerd op de projectbeschrijving, niet op een eigen benchmark.
Bronnen en verder lezen
Uitleg en eigen beoordeling op basis van onderstaande bronnen. Genoemde voorbeelden zijn illustratief.