心理词典：揭示大型语言模型的心理特征
研究论文介绍机器心理学作为一种新的研究领域，通过不同的心理学子领域设计行为测试以深入评估和分析大型语言模型的能力和特点，特别是关注快速设计的政策，并且描述如何解释发现在LLMs中的行为模式以发现传统自然语言处理基准无法检测到的新的能力
Mar, 2023
本文描述了评估使用基于语言的行为评估方法来评估大型语言模型（LLMs）认知能力的研究方法考虑因素。作者通过三个案例研究（常识知识基准、心理理论评估和语法一致性测试）描述了在将认知测试应用于LLM时可能出现的常见问题。作者还列出了10个应避免和遵循的指导方针，以帮助设计高质量的人工智能系统的认知评估。最后讨论了当前正在讨论的四个领域 - 提示的敏感性、文化和语言多样性、使用LLMs作为研究助理、以及对开放和封闭LLMs进行评估。总之，本文旨在为快速发展的AI心理学领域中的最佳实践做出贡献。
Dec, 2023
心理学中的复杂原理与广泛社会影响形成了一个重要的社会挑战。近年来，高度适应和可复用的人工智能模型在心理学领域崛起，强调了对这些大规模人工智能模型的性能验证的重要性，同时突出了这些模型在社交媒体分析、临床护理洞察、社区监测和心理学理论的细致探索等领域的前沿进展和实际应用。基于我们的综述，我们预示心理学领域将会加速发展，这源于这些大规模人工智能模型的推动。这些未来的综合型人工智能模型有望大幅降低劳动成本并缓解社会压力，然而，这种前进的势头在考虑到医疗仪器和相关应用所需的范式变革和升级时也面临一系列挑战。
Dec, 2023
该研究探索了AI性格或AInality的概念，表明大型语言模型（LLMs）呈现出与人类个性类似的模式。通过使用人类中心的心理测量测试，如迈尔斯-布里格斯类型指标（MBTI）、大五人格测试（BFI）和短暗黑三博士（SD3），我们确认了LLM的个性类型，并通过引入角色扮演提示，展示了LLMs的适应性，显示了它们在不同个性类型之间动态切换的能力。使用项目性测试，如华盛顿大学句子完成测试（WUSCT），我们揭示了LLMs个性的隐藏方面，这些方面通过直接提问很难获取。项目测试允许对LLMs的认知过程和思维模式进行深入探索，并为AInality提供了多方面的视角。我们的机器学习分析发现，LLMs表现出明显的AInality特征和多样化的个性类型，展示了对外部指令的动态变化。该研究开创了在LLMs上应用项目性测试的先例，揭示了它们多样而适应性的AInality特征。
Dec, 2023
本文探索大型语言模型在心理学应用中的前沿。大型语言模型如ChatGPT正在改变心理学研究的方式，并在认知与行为心理学、临床与咨询心理学、教育与发展心理学以及社会与文化心理学等多个领域发挥着影响，强调了它们模拟人类认知和行为的潜力。该论文还讨论了这些模型在心理学方面的能力，提供了创新工具用于文献综述、假设生成、实验设计、实验对象选择、数据分析、学术写作和同行评审。然而，尽管大型语言模型对推进心理学研究方法至关重要，但该论文也注意到了其技术和伦理挑战，如数据隐私、在心理学研究中使用大型语言模型的伦理影响以及对这些模型局限性的更深入了解的需要。研究人员应该负责任地在心理学研究中使用大型语言模型，遵守伦理标准，并考虑在敏感领域部署这些技术的潜在后果。总之，这篇文章全面概述了大型语言模型在心理学中的现状，探讨了潜在的好处和挑战。它号召研究人员在充分利用这些模型的优势的同时，负责任地解决相关风险。
Jan, 2024
本文探讨了大型语言模型在心理咨询中的应用，通过专用提示信息来提高其在提供共情、相关和支持性回应方面的性能，研究结果表明我们的训练模型优于几个基线模型，凸显其作为可扩展且易于获取的心理健康支持工具的潜力。
Jun, 2024
本论文提出了一个研究大语言模型的心理学的框架，并通过心理测试验证，发现大语言模型表现出广泛的心理属性，并揭示了自我报告特征与现实场景中行为之间的差异。这些研究结果对于可靠的评估和人工智能以及社会科学的潜在应用具有重要的见解。
Jun, 2024
本综述研究了大型语言模型（LLMs）与认知科学交叉领域的相似性与差异性，分析了LLMs的认知能力评估方法及其作为认知模型的潜力。主要发现是LLMs在认知科学研究中的应用提供了重要见解，并指出了LLMs在与人类认知对齐过程中的挑战及未来研究方向。
Sep, 2024
本研究探讨了大语言模型（LLMs）与人类认知过程之间的相似性与差异性，填补了这一领域的研究空白。文章提出了一种评估LLMs认知能力的新方法，并指出了LLMs作为认知模型的潜力。研究结果强调了LLMs在理解人工智能及人类智能方面的重要性，并提出了未来研究方向。
Sep, 2024
本研究探讨了大型语言模型（LLMs）与认知科学的交集，分析了LLMs与人类认知过程之间的相似性和差异性。研究的主要发现是，尽管LLMs表现出某些认知能力，但仍存在认知偏见与局限性，需要进一步研究和改进，以推动理解人工智能与人类智能的进步。
Sep, 2024