人格特质如何塑造LLM的风险寻求行为
计算机与社会
2025-03-10 v1 机器学习
摘要
大型语言模型（LLMs）日益被用作自主智能体， necessitating更深入地理解其在风险情境下的决策行为。本研究探讨了LLMs人格特质与风险倾向之间的关系，采用累积前景理论（CPT）和大五人格框架。我们聚焦GPT-4o，比较其行为与人类基准及早期模型。我们的发现表明，GPT-4o在Conscientiousness和Agreeableness方面的表现高于人类平均水平，同时在前景选择中表现为风险中性的理性智能体。对GPT-4o大五人格特质（尤其是Openness）的干预显著影响其风险倾向，与人类研究中观察到的模式相符。值得注意的是，Openness是GPT-4o风险倾向最具影响力的因素，与人类发现相符。相比之下，像GPT-4-Turbo这样的旧模型在人格-风险关系的泛化方面表现不一致。这项研究深化了我们对LLMs在风险情境下行为的理解，阐明了基于人格的干预在塑造LLM决策方面的潜力与局限性。我们的发现对开发更稳健、更可预测的AI系统（如金融建模）具有意义。
引用
@article{arxiv.2503.04735,
title = {How Personality Traits Shape LLM Risk-Taking Behaviour},
author = {John Hartley and Conor Hamill and Devesh Batra and Dale Seddon and Ramin Okhrati and Raad Khraishi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.04735},
year = {2025}
}