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

我们通过应用特征性数据提升小型角色扮演语言模型，实验证明使用我们的数据集训练的模型在一般和与个性相关的评估中展现了高级角色扮演能力。

Jun, 2024

研究表明，大规模语言模型虽然可以输出流畅的文本，但它们也捕捉到人类偏见。本文研究了面向开放式文本生成的几种大规模语言模型的人格特征和训练集，使用问卷设计了人格评估，并用零 - shot 分类器将文本回答分类到可量化的特征中，研究了可以改变这些人格特征的方法。

Apr, 2022

大语言模型在构建特色人工智能代理方面的性能评估以及自动度量指标的定量评估，突显了进一步提高大语言模型在构建特色人工智能代理方面能力的潜在方向。

Mar, 2024

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

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

通过大型语言模型与角色扮演语言代理的结合，该研究对 RPLAs 进行了综合调查，介绍了其发展和最新进展，并将其应用于 AI 应用中，以实现个性化服务。

Apr, 2024

该论文提出了一种新的检索到预测范例来解决个性化聊天机器人中 OOP 问题，并通过采用实际人物进行后验转换来进一步缓解训练和推理之间的差距。并通过 IT-ConvAI2 和 ConvAI2 的广泛实验表明，我们提出的模型在自动指标和人类评估方面都取得了可观的改进。

Aug, 2022

介绍了 RoleInteract，这是第一个旨在系统评估角色扮演对话代理在个体和社交互动组别两个级别上社交性的基准。从各种来源中构建了这个基准，共涵盖了 500 个角色和超过 6,000 个问题提示以及 30,800 个多轮角色扮演话语。通过在主流开源和闭源 LLMs 上进行全面评估，发现在个体水平上表现出色的代理并不意味着其在群体水平上的熟练程度，并且个体的行为可能会受到群体内其他代理的影响而发生漂移。RoleInteract 上的实验结果证实了它作为评估角色扮演对话代理社交互动的测试平台的重要性。该基准在此 https URL 上可公开访问。

Mar, 2024

综述了神经会话代理（也称为聊天机器人）中的个性特征，包括定义了个性、角色和档案，解释了在会话代理中已经使用的所有个性方案，并列出了使用该方案的模型；描述了在最近的会话代理个性研究中开发的 21 个数据集；定义了在会话代理中体现个性的方法，并回顾了最近使用这些方法的模型；调查了关于会话代理、个性和相关主题的一些相关综述；最后得出结论并确定了这一重要新兴领域的一些研究挑战。

Dec, 2023