AI 推理模型可以预测人类行为的某些方面，但其准确性和范围取决于上下文、数据质量以及所建模行为的复杂性。这些模型通过分析历史数据中的模式来推断可能的结果，例如预测用户在移动应用中的下一个动作或预测购买习惯。例如，Netflix 或 Spotify 等推荐系统利用用户交互数据来预测偏好。然而，这些预测是概率性的，并且仅限于行为遵循可识别模式的场景。人类行为通常涉及不可预测的因素，如情绪、文化细微差别或自发决策，这些因素更难建模。
一个主要的限制是 AI 模型依赖于现有数据集，这些数据集可能无法捕捉人类变异的完整范围。例如，一个在工作场所生产力数据上训练的模型可以预测企业环境中的员工行为，但无法解释扰乱日常活动的突发生活事件（例如疾病）。类似地，用于社交媒体平台预测参与度的模型常常难以应对“黑天鹅”事件——违反历史模式的意外病毒式趋势。过拟合是另一个问题：模型在训练数据上可能表现良好，但对新情况的泛化能力差。例如，一个在过去交易数据上训练的欺诈检测系统可能会漏掉不符合先前案例特征的新型欺诈。这些限制表明，AI 预测在狭窄、明确的上下文中最为可靠。
对于开发者来说，构建有效的行为预测模型需要仔细的设计。首先，优先考虑高质量、多样化的训练数据，以减少偏见并提高泛化能力。交叉验证或集成方法等技术有助于缓解过拟合。其次，为模型的使用定义明确的边界——预测网站的点击率比预测复杂的社交互动更可行。第三，引入反馈回路以随着行为演变更新模型。例如，像 Waze 这样的导航应用会根据实时交通数据调整路线预测。伦理考量也至关重要：在使用预测（例如，在招聘或贷款审批系统中）时保持透明，以避免伤害，这是必要的。虽然 AI 模型无法完全复制人类推理，但当应用于特定、数据丰富的问题时，它们提供了可行的见解。