AI

Meet DeepPersona: Scaling Realistic Synthetic Personas

Kari Jaaskelainen

— 1 min read
Meet DeepPersona: Scaling Realistic Synthetic Personas

DeepPersona in a nutshell

Researchers built a generative engine that creates richly detailed, realistic synthetic personas for AI—without using private personal data.

  • Deeper profiles: Each persona includes hundreds of structured attributes and about 1 MB of narrative text—roughly 100x more detail than prior work.
  • Big taxonomy: A hierarchy of hundreds of human attributes, mined from thousands of real user-ChatGPT conversations, guides coherent persona creation.
  • Validated gains: 32% higher attribute diversity and 44% greater profile uniqueness versus top baselines.
  • Better downstream performance: Improved GPT-4.1-mini’s personalized Q&A accuracy by 11.6% (across 10 metrics) and narrowed the gap between simulated and real survey responses by 31.7%; Big Five gap reduced by 17%.

Why this matters: DeepPersona offers a scalable, privacy-free way to study human-like behavior, test policies, and build more personalized, aligned AI—without collecting sensitive personal data.

Paper: http://arxiv.org/abs/2511.07338v1

Register: https://www.AiFeta.com

AI LLM SyntheticData SyntheticPersonas Personalization AgentSimulation Alignment Research

Read more

Tekoäly myötäilee toteamuksia enemmän kuin kysymyksiä

Tekoäly myötäilee toteamuksia enemmän kuin kysymyksiä

Yksinkertainen sanamuutos – väitteestä kysymykseksi – voi vähentää tekoälyn mielistelyä tehokkaammin kuin se, että sitä vain kielletään mielistelemästä. Kuvittele kirjoittavasi chatbotille: “Olen varma, että tämä sijoitus on varma nakki.” Toinen tapa olisi kysyä: “Onko tämä sijoitus varma nakki?” Ero on pieni, mutta sillä näyttää olevan väliä. Kun kone kuulee julistuksen, se nyökkää

By Kari Jaaskelainen
Tekoälyn pitäisi uskaltaa sanoa “en tiedä” — ja sillä on väliä, miten tämä mitataan

Tekoälyn pitäisi uskaltaa sanoa “en tiedä” — ja sillä on väliä, miten tämä mitataan

Kuvittele tutun chat-ikkunan vilkkuva kursori. Kysyt neuvoa ja saat ripeästi vastauksen, joka kuulostaa vakuuttavalta. Myöhemmin selviää, että se oli väärin. Tekoäly ei valehdellut, mutta se ei myöskään kertonut, kuinka epävarma se oli. Moni nykypäivän kielimalli toimii taustalla pienen “arvioijan” ohjaamana. Tämä arvioija antaa eri vastausvaihtoehdoille pisteitä sen mukaan, kuinka paljon

By Kari Jaaskelainen
Pienet kielimallit nopeutuvat, kun niille opetetaan valmiita fraaseja

Pienet kielimallit nopeutuvat, kun niille opetetaan valmiita fraaseja

Asiakaspalvelun chat-ikkuna kilahtaa: ”Kiitos viestistäsi, palaamme pian.” Sama lause toistuu tuhansia kertoja päivässä. Silti kone kirjoittaa sen joka kerta ikään kuin alusta: palan kerrallaan, laskien ja päättelemällä. Se on hidasta työlle, jossa sisällöt eivät juuri vaihtele. Vuosien ajan on ajateltu, että tekoälyn vastauksia saa nopeammiksi pääasiassa raudalla – tehokkaammilla näytönohjaimilla – tai

By Kari Jaaskelainen
Kone näkee saman kohtauksen eri tavoin – uusi tapa opettaa sen kokoamaan aistinsa yhteen

Kone näkee saman kohtauksen eri tavoin – uusi tapa opettaa sen kokoamaan aistinsa yhteen

Puhelimen muotokuva-asento korostaa kasvoja pehmentämällä taustan. Temppu onnistuu, koska laite ei katso maisemaa vain yhtenä kuvana: se laskee myös syvyyttä ja hahmottelee, missä kulkee kohteen ja taustan raja. Meille ihmisille nämä kaikki ovat sama näkymä. Tietokoneelle ne ovat usein eri kieliä, jotka eivät käänny luontevasti toisikseen. Vallitseva ajatus on ollut,

By Kari Jaaskelainen