- 数字孪生可在数小时内完成市场调研，而传统方式需 12 周。
- 自动化导致1980年至2016年间52%的收入不平等增长，原因是取代了高薪岗位。
- 预计数字孪生市场将在 2030 年达到 21.33 亿美元。
大型企业正逐渐放弃传统调查，转而采用AI生成的真人副本，这一转变提供了更快的洞察，但也引发了对就业和数据隐私的担忧。
一条病毒式传播的TikTok视频可以在几小时内让一个品牌成名，但许多公司仍然依赖为期十二周的研究周期。
等到结果出来时，数据往往已经过时。
获取反馈和理解其含义之间往往存在延迟。因此，当趋势快速变化时，大公司往往难以迅速做出反应。
许多公司认为数字孪生是解决方案。
这些是真实事物、系统甚至人的数字副本。公司使用它们来尝试想法，并在现实生活中实施之前看看会发生什么。
大型银行和制药公司已经利用这项技术来预测人们对重要事件或新发布产品的反应。
测试只需几秒钟，而不是几周
该技术目前在高科技企业中 gaining momentum（获得动力/势头）。
在 格拉斯哥大学的研究人员构建了一个数字孪生 系统，该系统利用机器学习来检查计算机网络。
他们的新技术可以在短短4.78秒内测量网络的运行状况。旧方法完成同样的工作需要大约33个小时。
由于速度极快，工程师可以测试更多的情况，尤其是在网络变得越来越复杂的时候。
对快速信息的同样需求也在改变消费者研究。
一家名为Brox的初创公司生成了60,000个真实个人的数字副本。
这些不仅仅是估计，而是基于广泛访谈的高度详细档案，其中一些包含关于单个人的多达300页的材料。
公司现在可以在几小时内运行多次模拟，而不是几个月，而不是主要依赖传统的统计模型。
Brox的负责人Hamish Brocklebank解释了其中的区别。
“你可以使用LLM创建10,000个真正的合成数字孪生，但答案仍然会归一化为一个非常紧密的分布，这在你真正询问真人时是不现实的，”他说。
由于Brox已经准备好了这些孪生体，一家大型制药公司可以向数字人群提问，并在几小时内获得可靠的结果，从而跳过寻找真人进行访谈的整个过程。
自动化针对高薪工人
快速推进自动化有一个缺点。
根据麻省理工学院经济学家达龙·阿西莫格鲁的说法，许多企业利用自动化主要是为了省钱，而不是为了提高效率。
根据他的研究，雇主更愿意用高薪人员替代人。
该研究还显示了对收入不平等的显著影响。
自动化导致了1980年至2016年间收入差距增加的52%。
阿西莫格鲁指出，工人的工资越高，公司就越有动力自动化该职位。
他还认为，这种对削减劳动力成本的关注减少了自动化许多潜在的好处。
根据研究，降低工资的努力消除了自动化本应创造的60%至90%的生产力收益，导致他描述的相对较弱的生产力增长。
隐私也成为一个重要问题。
IMDEA网络研究所的一个团队发现，包括ChatGPT、Claude和Perplexity AI在内的知名AI系统使用了由Google和TikTok开发的追踪技术。
这些追踪器可能会收集关于用户谈论内容的信息，例如聊天标题和网址。
数字孪生利用高度个人的信息形成，如童年经历、行为和关系。
当与第三方追踪相结合时，这些技术可以收集和处理大量敏感数据。
预计AI模拟和数字孪生行业到2030年将达到213.3亿美元。
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Hania Humayun
Hania加入Cryptopolitan之前拥有分析金融、经济趋势和预测市场的丰富经验。她曾报道新兴技术、人工智能和金融科技等领域的话题。Hania作为注册建筑师的经验为新闻报道增添了活力与精准度。她毕业于拉合尔国立艺术学院，获得建筑学学位。
