# 模拟成为新的扩展定律：Joon Sung Park 与 Simile AI 的 80 亿数字分身计划

> 原标题：Simulation: the new Scaling Law — Joon Sung Park, Simile AI

- 来源：Latent Space
- 发布时间：2026-08-21T23:37:38.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/52463
- 原文：https://www.latent.space/p/simile

## 摘要

Simile AI 的 CEO Joon Sung Park 聊了公司的最新进展。他们刚拿了 2 亿美元 B 轮融资，估值 20 亿，投资人里有李飞飞和 Andrej Karpathy。核心产品是用长访谈、交易数据和随机对照实验训练行为基础模型，给真人做数字分身。在 1000 人的测试里，模型复现人类行为和态度的准确率达到 85%，相当于同一个人隔段时...

## 推荐理由

Simile AI 刚拿了 2 亿美元 B 轮，估值 20 亿，李飞飞和 Karpathy 都投了——信号很强。85% 的行为复现准确率是钩子，方法论（访谈+交易数据+随机对照实验）比问卷式数字分身更严谨。但正文没披露这 85% 具体测了哪些任务、对照组怎么设的，也没说模型在跨人群或跨场景下的泛化表现。我会先打个折，等看到更细的评测再判断。

## 锐评

Joon Sung Park 的思路很直接：现在的大模型太理性，不会犯错、不带偏见，根本不像真人。所以他们不用网上扒来的文本，而是靠长访谈、交易记录和随机对照实验去训练模型，专门学人类怎么决策。在 1000 人的测试里，模型复现行为和态度的准确率到了 85%，相当于同一个人隔段时间重测自己的水平。这个数字看着漂亮，但文章没交代评测基准是什么，也没说这 85% 是平均分还是最高分，验证力度要打个折。

他们已经在给 CVS 这类大客户跑几千万次模拟，替代昂贵的人工焦点小组。长远目标是模拟全球 80 亿人，用来测试产品、政策，甚至研究气候变化和全民基本收入。想法很大，但眼下能看到的只有商业落地案例，社会模拟那部分还停在愿景阶段。

还缺两样东西：一是模型在没见过的人身上表现如何，泛化能力没提；二是模拟出来的偏见和错误会不会被当成真实人性去利用，伦理边界完全没展开。