数字孪生技术的兴起使企业能够绕过真人来提高利润。

大型公司正在摒弃传统的调查方式，转而使用人工智能生成的真人模拟数据。这种转变虽然能更快地提供洞察，但也引发了人们对就业和数据隐私的担忧。.

一条爆款 TikTok 视频可以在几小时内让一个品牌声名鹊起，但许多公司仍然依赖于 12 周的调研周期。.

等到结果出来的时候，数据往往已经过时了。.

从收到反馈到理解其含义之间通常存在时间差。正因如此，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、系统甚至人物的数字副本。公司利用它们来测试想法，并在现实生活中实施之前预测可能发生的情况。.

各大银行和制药公司已经开始利用这项技术来预测人们对重大事件或新上市产品的反应。.

测试只需几秒钟即可完成，而不是几周。

这项技术目前在高科技企业中正迅速发展。.

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。

他们的新方法只需4.78秒即可测量网络运行状况。而旧方法完成同样的工作大约需要33个小时。.

由于速度快得多，工程师可以测试更多情况，尤其是在网络变得越来越复杂的情况下。.

对快速获取信息的需求正在改变消费者研究方式。.

一家名为Brox的初创公司已经生成了6万个真实人物的数字副本。.

这些并非简单的估计，而是基于广泛访谈而得出的非常详细的个人简介，其中一些简介甚至包含多达 300 页关于一个人的资料。.

企业不再主要依赖传统的统计模型，而是可以在几个小时内（而不是几个月）运行多次模拟。.

经营 Brox 的 Hamish Brocklebank 解释了其中的区别。.

他说：“你可以使用 LLM 创建 10,000 个真正的合成数字孪生体，但答案仍然会趋于一个非常集中的分布，这在实际询问真人时是不现实的。”.

由于 Brox 已经准备好了这些双胞胎，一家大型制药公司可以向数字人群提出问题，并在几个小时内获得可靠的结果，从而跳过寻找真人进行采访的整个步骤。.

自动化目标是高薪工人

快速推进自动化也存在一个弊端。.

麻省理工学院经济学家达龙·阿西莫格鲁表示，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，雇主更愿意用薪酬更高的员工来替换员工。.

该研究还表明，收入不平等问题得到了显著改善。.

1980 年至 2016 年间，自动化造成了收入差距扩大的 52%。.

阿西莫格鲁指出，工人的工资越高，企业就越有动力将该职位自动化。.

他还认为，这种对削减劳动力成本的关注降低了自动化带来的许多潜在好处。.

根据这项研究，降低工资的努力抵消了自动化本应带来的 60% 到 90% 的生产力提升，导致他所说的生产力增长相对疲软。.

隐私问题也日益凸显。.

IMDEA 网络研究所的一个团队发现 人工智能系统，包括 ChatGPT、Claude 和 Perplexity AI trac谷歌和 TikTok 开发的

这些 trac器可能会收集有关用户谈话内容的信息，例如聊天标题和网址。.

数字孪生体是利用高度个性化的信息（例如童年经历、行为和人际关系）形成的。.

当与第三方 trac技术结合使用时，这些技术可以收集和处理海量的敏感数据。.

预计到 2030 年，人工智能仿真和数字孪生产业规模将达到 213.3 亿美元。