人工智能时代的角色：承诺与限制
一个人物通过一个心理和行为画像代表一个消费者群体，使其更具相关性和可操作性。
尽管生成式AI的兴起似乎提供了一种从简单提示中快速生成角色的方法，但当前围绕AI的兴奋引发了根本性问题：
什么是“好”的用户画像？
人工智能生成的角色有什么局限性？
我们如何确保它们能准确反映市场和客户的现实情况？
回答这些问题现在引导我们重新审视角色和人物的角色和构建，在更深层次上。这需要我们后退一步，思考一个人物的基本目的以及他们在不同的研究过程中如何使用，然后从那里思考我们的方法。它关乎在AI的承诺与严谨战略方法的需求之间找到平衡。
通过探讨这些问题，我们将能够充分利用人工智能技术来构建真正可操作的画像。
在这篇论文中，我们探讨了角色的演变，人工智能如何改变角色的创建和使用方式，以及人工智能驱动的角色机器人的优势和局限性。
人格的简史
人格角色起源于19世纪末，是作为社会学工具来代表特定人群群体的特征及其决定性因素。马克斯·韦伯（1864-1920）首创了这一概念，将抽象的社会类别转化为虚构但现实的“人物”，以突出决策的关键因素。
韦伯强调，角色并非必须是对现实的完美再现。它们的目的在于体现并赋予生命力——有时通过夸张——那些必须考虑的战略要点，以做出有影响力的决策。
随后，乔治·盖洛普、让·斯托泽尔、迪迪埃·特吕什和让-马克·勒克——盖洛普研究所（1935年）、伊夫奥普（1938年）和伊普索斯（1975年）的研究所创始人——帮助将人物角色从社会研究转向市场研究。他们使用人物角色来隔离影响产品使用和购买决策的不同用途、动机和期望。
在20世纪80年代，用户体验研究成为第一个采用用户画像来简化和开发软件的领域。原型等“早期采用者”和今天的数字游民它们是为了弥合设计师意图与用户实际需要或能够完成的事情之间的差距而创建的。
到20世纪90年代，营销和战略部门开始使用用户画像来定义具有一致身份的购买者群体，隔离目标配置文件，并更精确地与他们打交道。许多做法都非常成功，以至于它们已经成为我们日常用语的一部分：“环保意识消费者”，“多任务妈妈”，“潮人”，“空巢老人”and“社交影响者”仅此数例。
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