GPT-4o 缺乏心智理论的核心特征
人工智能
2026-02-27 v3 计算与语言
机器学习
摘要
大型语言模型（LLM）是否具备心智理论（ToM）？针对这一问题的研究集中在对LLM进行基准测试评估，发现其在广泛的社交任务中取得成功。然而，这些评估并未测试ToM所设想的实际表征：即一种关于心智状态和行为的因果模型。本文采用基于认知的ToM定义，构建并测试了一个新的评估框架。具体而言，我们的方法探讨LLM是否拥有关于心智状态如何导致行为的连贯、通用且一致的模型——不论该模型是否匹配人类类似的ToM。我们发现，尽管LLM在简单ToM范式中成功地近似人类判断，但它们在逻辑等价任务中失败，并在其动作预测与相应心智状态推断之间表现出低一致性。因此，这些发现表明，LLM展现的社交熟练功性能不能解释为源于通用或一致的ToM。
引用
@article{arxiv.2602.12150,
title = {GPT-4o Lacks Core Features of Theory of Mind},
author = {John Muchovej and Amanda Royka and Shane Lee and Julian Jara-Ettinger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.12150},
year = {2026}
}
备注
Submitted to CogSci 2025; see more at https://jmuchovej.com/projects/llm-tom. Note: "abstractness" is the second feature we test for, but due to arXiv's abstract requirements, the text has been altered