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KI simuliert menschliches Verhalten, um Epidemien besser zu verstehen
Wie sich eine Epidemie ausbreitet, hängt nicht allein vom Erreger ab. Ein neues Forschungsprojekt will mit künstlicher Intelligenz nachbilden, wie Vertrauen, Fehlinformationen und soziale Ungleichheit die Entscheidungen der Menschen beeinflussen. Die geplanten Simulationen sollen Gesundheitsbehörden helfen, Schutzmaßnahmen und ihre sozialen Folgen besser zu beurteilen. Ergebnisse liegen bisher noch nicht vor.
Leganés (Spanien). Ob Menschen sich impfen lassen, Warnungen ernst nehmen oder Kontakte reduzieren, beeinflusst den Verlauf einer Epidemie. Solche Entscheidungen folgen aber keinen festen Regeln. Sie hängen unter anderem davon ab, wie Menschen ein Risiko wahrnehmen, wem sie vertrauen und unter welchen Bedingungen sie leben.
Zwar lässt sich die Ausbreitung von Erregern über Kontaktnetzwerke mathematisch modellieren. Herkömmliche Epidemiemodelle behandeln menschliches Verhalten jedoch häufig als feste Vorgabe oder als von außen bestimmten Einfluss. Wie sich Einstellungen, Informationen und Entscheidungen während einer Gesundheitskrise gegenseitig verändern, lässt sich so nur eingeschränkt erfassen.
Ein Forschungskonsortium unter Leitung von Prof. Yamir Moreno von der Universidad de Zaragoza will diese Lücke nun mit dem Projekt „AI-Driven Behavioural Epidemic Models for Intervention Design“ (AIBEM) angehen. Dafür erhält es über drei Jahre eine Förderung von 970.139 Euro. Das Projekt gehört zu den 32 ausgewählten Vorhaben aus insgesamt 800 Bewerbungen der Gesundheitsforschungs-Ausschreibung 2026.
Dazu wollen die Wissenschaftler virtuelle Personen entwickeln, deren Entscheidungen nicht allein durch starre mathematische Vorgaben bestimmt werden. Jeder dieser sogenannten generativen Agenten soll auf einem großen Sprachmodell basieren und ein eigenes Profil, Ziele sowie eine Art Gedächtnis erhalten. Die künstlichen Personen sollen miteinander interagieren und dabei Erwartungen oder soziale Verhaltensnormen ausbilden.
Die Forscher wollen so modellieren, wie etwa Vertrauen in Gesundheitsbehörden, individuelle Risikowahrnehmung und Desinformation die Reaktionen auf Schutzmaßnahmen beeinflussen könnten. Anschließend sollen die Entscheidungen der Agenten mit Modellen der Erregerausbreitung verknüpft werden. Dadurch ließe sich untersuchen, wie sich verändertes Verhalten innerhalb einer Gesellschaft auf Infektionsverläufe auswirken könnte.
Allerdings ist bislang nicht gezeigt, dass die geplanten KI-Agenten menschliches Verhalten während einer Epidemie tatsächlich zuverlässig abbilden. Die Projektankündigung beschreibt den vorgesehenen Forschungsansatz, nicht bereits gemessene Vorhersageerfolge.
Die notwendige Überprüfung soll mithilfe von Versuchen mit echten Menschen erfolgen. An der Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) sind dafür Verhaltensexperimente mit Teilnehmern aus unterschiedlichen sozialen und wirtschaftlichen Lebenslagen geplant. Zum Einsatz kommen soll die bereits vorhandene Forschungsplattform IBSEN. Die Antworten und Entscheidungen der Versuchspersonen sollen als Vergleichsmaßstab für die virtuellen Agenten dienen.
„Der wichtigste Beitrag der UC3M ist ihre umfangreiche Erfahrung mit der Planung und Durchführung von Verhaltensexperimenten mit Menschen“, erklärt Prof. Anxo Sánchez.
Dieser Abgleich ist entscheidend, weil ein Sprachmodell zwar menschlich wirkende Antworten erzeugen kann, dadurch aber noch nicht das tatsächliche Handeln unterschiedlicher Bevölkerungsgruppen richtig vorhersagt. Erst die geplanten Experimente können zeigen, in welchen Situationen die Simulationen realitätsnah reagieren und wo das Modell angepasst werden muss.