以人为本的大型语言模型调查
本文探讨了人类中心的大型语言模型评估，并提出了心理模型，用例使用价值和认知参与三个研究重点，旨在加速人类中心式大型语言模型评估的进展。
Mar, 2023
大型语言模型在社交科学研究和实际应用中的作用被不断拓展，然而在与人类和其他代理进行交互时，这些模型展现了一系列人类类似的社交行为，同时也存在一些行为差异，因此需要进一步研究和发展评估协议，以直接应用这些模型来模拟人类行为。
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
大型语言模型在人机交互和人工智能方面的能力使他们能够以自然语言进行对话和推理，现在人们对于这些模型是否具备心智理论（ToM）的能力，即推理他人心理和情感状态的核心能力，产生了越来越多的兴趣。本研究通过对人类心智理论的角色和影响的文献进行探讨，识别出LLM ToM在个体和集体层面与人类互动中的关键领域，并指出了每个领域中所涉及的机会与风险。在个体层面上，本文考虑了LLM ToM在目标规范、对话适应、共情和拟人化方面的表现方式。在群体层面上，本文考虑了LLM ToM如何促进集体调适、合作或竞争以及道德判断。该研究阐述了一系列潜在的影响，并提出了未来研究的最急需关注的领域。
May, 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
本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在社会科学研究中作为人类替代品的使用问题，指出LLMs与人类的根本差异及其在模拟人类行为时的局限性。研究发现，除非通过大量人类行为数据进行微调，否则LLMs在模拟人类行为分布方面几乎都存在失败，提醒研究人员谨慎使用LLMs来研究人类行为。
Oct, 2024
本研究解决了当前大型语言模型（LLMs）在人类认知和行为模拟方面的能力评估和应用问题。通过深入分析人类中心的LLM功能，这篇调查揭示了这些模型在认知、决策和社会互动任务中的表现，并指出了提升其适应性、情感智能和文化敏感性等未来研究方向，强调了此领域发展的重要性与潜力。
Nov, 2024
本研究针对大型语言模型(LLMs)在模拟人类认知和行为方面的能力进行调查，分析其在个体和集体任务中的表现，以及在行为科学、政治科学和社会学等人本领域的应用。研究揭示了LLMs在模仿人类行为的有效性，同时指出了其适应性、情感智能与文化敏感性等方面的挑战，为未来的研究方向提供了启示。
Nov, 2024