Проект AIBEM: ИИ‑агенты моделируют поведение людей для анализа распространения эпидемий

Консорциум во главе с Университетом Сарагосы при участии Мадридского университета Карлоса III (UC3M) был выбран в конкурсе медицинских исследований 2026 года Фондом «la Caixa». Проект AIBEM разработает эпидемиологические модели на основе искусственного интеллекта (ИИ), способные воспроизвести, как доверие к органам здравоохранения, соблюдение рекомендаций, дезинформация, социально‑экономическое неравенство и другие социальные детерминанты влияют на распространение болезней, одновременно оценивая эффективность мер общественного здравоохранения для снижения передачи инфекции среди населения.

За последние два десятилетия наука научилась точно моделировать распространение патогенов через сети контактов. Однако главной сложностью остаётся непредсказуемость человеческого поведения в кризисе здравоохранения. Появление генеративного ИИ даёт новые возможности: автономные вычислительные агенты с навыками рассуждения и взаимодействия позволяют превратить эпидемиологические прогнозы в более точное отражение человеческого фактора на социальном уровне.

«Основной вклад UC3M — это обширный опыт разработки и проведения поведенческих экспериментов с участием людей», — отмечает Анксо Санчес из Междисциплинарной группы сложных систем (GISC) UC3M. «Проверка генеративных агентов требует не только сравнения их поведения со стандартными экспериментами, но и моделирования эпидемических сценариев и разработки экспериментальных протоколов, которые точно их воспроизводят — многие из таких сценариев ранее не рассматривались и будут решающими для успеха проекта».

Модели, направленные на имитацию человеческого поведения

Пандемия COVID‑19 показала, что соблюдение мер — вакцинации, ношения масок, ограничений на передвижение — значительно варьирует между социальными группами и во времени в зависимости от восприятия риска, доверия к институтам, уровня дезинформации, социально‑экономического окружения, уязвимости и материального неравенства. Тем не менее стандартные эпидемиологические модели часто рассматривают поведение как фиксированный или внешне заданный параметр, что ограничивает их практическую ценность для принятия решений.

AIBEM предлагает смену парадигмы: модели на основе генеративных агентов (GABM), где каждый моделируемый человек управляется большой языковой моделью (LLM), настроенной под определённый профиль — та же технология, что лежит в основе платформ вроде ChatGPT или Gemini. Такие агенты будут иметь индивидуальную идентичность, цели, память и инструменты; они будут взаимодействовать, принимать решения, формировать ожидания и генерировать социальные нормы. Ответы агентов систематически проверят с помощью экспериментов с участием реальных людей.

«Эпидемии — не только биологическое явление: их распространение и последствия глубоко зависят от социального неравенства, условий жизни и труда и распределения власти. Технологически сложные модели недостаточны, если они не учитывают структурные факторы, делающие одни группы более уязвимыми», — подчёркивает Джоан Бенах, директор Группы по исследованию неравенства в отношении здоровья — сети условий труда (GREDS‑EMCONET) и содиректор Центра государственной политики JHU‑UPF в Университете Помпеу Фабра (UPF). «В UPF мы внесём опыт в области экосоциальных детерминант, неравенства в здоровье и государственной политики, чтобы разрабатывать и оценивать меры, учитывающие и эффективность, и воздействие на справедливость. Наша цель — сделать так, чтобы ИИ не только предсказывал эпидемии, но и помогал объяснять их причины и разрабатывать социально справедливые вмешательства, созданные с участием заинтересованных сторон и направленные на уменьшение, а не воспроизводство неравенства».

Проект разделён на три основных рабочих пакета. UC3M проведёт поведенческие эксперименты с участниками разного социально‑экономического происхождения, используя платформу IBSEN, созданную в рамках одноимённого европейского проекта H2020. Университет Сарагосы будет разрабатывать генеративных агентов, которые воспроизводят человеческое поведение, и интегрировать их в эпидемиологические модели, опираясь на суперкомпьютерную инфраструктуру BIFI (CESAR) и опыт группы Complex Networks and Systems Group (COSNET) в математическом и компьютерном моделировании эпидемий. UPF преобразует результаты в инструменты поддержки принятия решений для органов здравоохранения, включая чёткую оценку распределительных последствий каждого вмешательства.

Справедливость как результат модели, а не второстепенная мысль

Одна из отличительных черт AIBEM — то, что справедливость не добавляется в конец анализа, а рассматривается как основной результат модели. Матрицы контактов по возрасту будут расширены и дополняться социально‑экономическими параметрами — профессией, доходом, районом проживания — на основе данных испанской переписи, обследований рабочей силы и стратифицированных эпидемиологических данных. Это позволит различия в бремени болезней и возможностях реагирования естественным образом возникать из материальных условий каждой группы.

Проект включает этическую и управленческую структуру в соответствии с Регламентом ЕС об искусственном интеллекте, предусматривающую проверки на предвзятость, человеческий надзор и независимые аудиты справедливости. Все модели, наборы данных и протоколы верификации будут опубликованы в открытом доступе в соответствии с принципами FAIR.

Ожидаемые результаты включают поведенческих агентов, верифицированных на основе реальных экспериментальных данных с учётом социально‑экономического разнообразия; совмещённые эпидемиологические модели, количественно показывающие, как поведенческая гетерогенность влияет на передачу инфекции; систематическую методологию разработки и оценки вмешательств в реалистичных социальных условиях; а также набор инструментов поддержки принятия решений для испанских и европейских органов здравоохранения — аналитические записки, этические рекомендации и программное обеспечение для моделирования.

Проект «Поведенческие эпидемические модели на базе искусственного интеллекта для разработки мер вмешательства» (AIBEM) получит 970 139 евро в течение трёх лет. AIBEM был одним из 32 проектов, выбранных из 800 поданных предложений (4%) в конкурсе 2026 года; фонд «la Caixa» в этом отборе распределит в общей сложности 25,7 млн евро.