數字孿生技術的興起使企業能夠繞過真人來提高利潤。

大型公司正在摒棄傳統的調查方式，轉而使用人工智能生成的真人模擬數據。這種轉變雖然能更快地提供洞察，但也引發了人們對就業和數據隱私的擔憂。.

一條爆款 TikTok 視頻可以在幾小時內讓一個品牌聲名鵲起，但許多公司仍然依賴於 12 周的調研週期。.

等到結果出來的時候，數據往往已經過時了。.

從收到反饋到理解其含義之間通常存在時間差。正因如此，當趨勢快速變化時，大公司往往難以迅速做出反應。.

許多公司認爲數字孿生是解決方案。.

這些是真實事物、系統甚至人物的數字副本。公司利用它們來測試想法，並在現實生活中實施之前預測可能發生的情況。.

各大銀行和製藥公司已經開始利用這項技術來預測人們對重大事件或新上市產品的反應。.

測試只需幾秒鐘即可完成，而不是幾周。

這項技術目前在高科技企業中正迅速發展。.

的研究人員 構建了一個數字孿生 系統，該系統利用機器學習來檢查計算機網絡。

他們的新方法只需4.78秒即可測量網絡運行狀況。而舊方法完成同樣的工作大約需要33個小時。.

由於速度快得多，工程師可以測試更多情況，尤其是在網絡變得越來越複雜的情況下。.

對快速獲取信息的需求正在改變消費者研究方式。.

一家名爲Brox的初創公司已經生成了6萬個真實人物的數字副本。.

這些並非簡單的估計，而是基於廣泛訪談而得出的非常詳細的個人簡介，其中一些簡介甚至包含多達 300 頁關於一個人的資料。.

企業不再主要依賴傳統的統計模型，而是可以在幾個小時內（而不是幾個月）運行多次模擬。.

經營 Brox 的 Hamish Brocklebank 解釋了其中的區別。.

他說：“你可以使用 LLM 創建 10,000 個真正的合成數字孿生體，但答案仍然會趨於一個非常集中的分佈，這在實際詢問真人時是不現實的。”.

由於 Brox 已經準備好了這些雙胞胎，一家大型製藥公司可以向數字人羣提出問題，並在幾個小時內獲得可靠的結果，從而跳過尋找真人進行採訪的整個步驟。.

自動化目標是高薪工人

快速推進自動化也存在一個弊端。.

麻省理工學院經濟學家達龍·阿西莫格魯表示，許多企業利用自動化主要是爲了省錢，而不是爲了提高效率。

根據他的研究，僱主更願意用薪酬更高的員工來替換員工。.

該研究還表明，收入不平等問題得到了顯著改善。.

1980 年至 2016 年間，自動化造成了收入差距擴大的 52%。.

阿西莫格魯指出，工人的工資越高，企業就越有動力將該職位自動化。.

他還認爲，這種對削減勞動力成本的關注降低了自動化帶來的許多潛在好處。.

根據這項研究，降低工資的努力抵消了自動化本應帶來的 60% 到 90% 的生產力提升，導致他所說的生產力增長相對疲軟。.

隱私問題也日益凸顯。.

IMDEA 網絡研究所的一個團隊發現 人工智能系統，包括 ChatGPT、Claude 和 Perplexity AI trac谷歌和 TikTok 開發的

這些 trac器可能會收集有關用戶談話內容的信息，例如聊天標題和網址。.

數字孿生體是利用高度個性化的信息（例如童年經歷、行爲和人際關係）形成的。.

當與第三方 trac技術結合使用時，這些技術可以收集和處理海量的敏感數據。.

預計到 2030 年，人工智能仿真和數字孿生產業規模將達到 213.3 億美元。

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