本文探讨了使用心理测量测试来量化和分析大型语言模型输出中的人格特质的可靠性和有效性，并讨论了如何对这些模型进行塑造的潜在应用和伦理影响，特别是关于负责任地使用 LLM。

Jul, 2023

本文研究了语言模型，尤其是 GPT2 和 BERT，如何通过语言生成来表现其所体现的人格特质，以及这些特质是否可以被控制。作者通过提供不同类型的语境可以精准地控制这些模型的表现，最终得出这些模型可以作为识别个性特质和控制人格的强有力的工具。本研究还提供了一份基于” 大五人格模型 “的人品数据集和 Reddit 上的人格数据集。

Dec, 2022

本研究论文探讨了在组织环境中将大型语言模型（LLMs）与人类用户对齐的不断发展的情况，超出了基本对齐的范畴，提出了为语言模型提供 “人格对齐” 的想法。通过原始案例研究，我们展示了为人工智能进行人格微调的必要性，并提出了将人类设计的测试应用于人工智能、工程专门的人工智能人格测试以及塑造适应组织角色的人工智能人格等引人思考的问题。该论文为 AI 人格对齐这一新兴领域的讨论和发展提供了起点，为未来在人与机器协同共存和合作的探索奠定了基础。

Dec, 2023

借助不同输入提示，使用多个参数大小的多个大型语言模型对它们的输出进行了评估，结果显示，大型语言模型普遍表现出高度的开放性和低度的外向性，且参数越多越倾向于开放性和责任心，并且在不同数据集上对细调模型产生了微小的调整

Feb, 2024

本研究探讨了大型语言模型（LLMs）从自由交互中推断五大人格特质的能力。结果表明，由 GPT-4 驱动的聊天机器人可以以适度的准确性推断人格，优于从静态文本内容中推断的先前方法。推断的准确性在不同的对话环境下有所变化。当聊天机器人被要求引出与个性相关的信息时，性能最高（平均 r=.443，范围 =[.245, .640]），其次是强调自然互动的条件（平均 r=.218，范围 =[.066, .373]）。值得注意的是，在直接关注个性评估的条件下，用户体验并未降低，参与者报告两种条件下的交互同样自然、愉快、吸引人和类似人类。一个模仿 ChatGPT 作为有益助手的聊天机器人导致较差的个性推断准确性和较低的用户体验评级，但仍然捕捉到一些人格特质的心理学意义信息（平均 r=.117，范围 =[-.004, .209]）。初步分析表明，个性推断的准确性在不同的社会人口子群中只有轻微的差别。我们的结果突出了 LLMs 在基于对话交互的心理剖析中的潜力。我们讨论了与这些发现相关的实际意义和伦理挑战。

May, 2024

GPT3.5 的认知能力和人格测量存在较大的变异性，但其所展示的低自尊和与现实脱节的表现可能与人类的良好心理健康状态相悖。

Sep, 2023

本研究通过创新的开放式面试式方法，对 ChatHaruhi 库创建的 32 个角色扮演聊天机器人进行全面的人格评估，评估结果表明基于 LLMs 的现代角色扮演聊天机器人可以有效地描绘对应角色的人格特征，与人类感知的人格匹配率为 82.8％，同时提出了塑造聊天机器人个性的潜在策略。该研究是计算语言学和心理学交叉领域中角色扮演聊天机器人的基础性研究。

Oct, 2023

本研究使用神经网络和分布式算法来提取文本的隐藏性信息，研究人员从心理学文献定义的五大人格特征（Big Five）的形容词词典开始，并构造了包含文本语义信息的嵌入，证明了个人写作风格与其人格特征密切相关。

Feb, 2023

通过对捷克民众自我评估数据的分析，本研究探讨了一个通用聊天机器人 ChatGPT 在从短文本中有效推测个性特质方面的能力，结果显示其在人格特质推测方面与人类评估者具有竞争力，并揭示了 ChatGPT 在所有人格维度上存在的 ' 积极偏差 '，同时探讨了提示内容对其准确度的影响，从而对人格评估中人工智能的潜力和局限性进行了重要贡献。本研究强调了负责任的人工智能发展的重要性，并考虑了隐私、同意、自主权和人工智能应用中的偏见等伦理问题。

Dec, 2023

开放式大型语言模型（Open LLMs）的研究表明，模型代理人能够模拟人类个性特征，通过角色和个性的条件设置，能够更准确地模拟人类个性，尤其是与教师角色相关联的个性。

Jan, 2024