以行动为中心：重新思考大语言模型中的 Theory of Mind 模拟
计算与语言
2025-10-16 v1
摘要
语言是人类合作的基础，不仅促进信息交换，还通过共享的情境解释来协调行动。本研究探讨了生成式智能体模型（GABM）Concordia 是否能够在模拟真实环境中有效建模心智理论（Theory of Mind, ToM）。具体评估该框架是否成功地模拟了ToM能力，以及GPT-4是否能够通过对社交背景进行真实推断来完成任务，而不仅仅是依赖语言记忆。我们的发现揭示了一个关键局限性：GPT-4经常无法基于信念归因选择行动，这表明先前研究中观察到的类似ToM的能力可能源于浅层统计关联而非真正的推理。此外，该模型在生成智能体行动的因果效应方面也面临挑战，暴露了在处理复杂社交互动方面的困难。这一结果挑战了关于LLMs中出现型ToM能力的当前论述，强调需要更严格的基于行动的评估框架。
引用
@article{arxiv.2510.13395,
title = {Doing Things with Words: Rethinking Theory of Mind Simulation in Large Language Models},
author = {Agnese Lombardi and Alessandro Lenci},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.13395},
year = {2025}
}