开放模型，封闭思维？论基于开放大语言模型的智能体模仿人类个性的能力
人工智能
2025-03-25 v3 计算与语言
计算机与社会
人机交互
物理与社会
摘要
大语言模型（LLMs）展现出类人行为的现象，使得自然语言处理（NLP）与人类心理学之间的联系更加紧密。学者们一直在研究LLMs表现出的内在个性，并试图将人类特质和行为融入其中。然而，这些努力主要集中在商业许可的LLMs上，忽视了开放LLMs的广泛使用和显著进展。本研究旨在通过采用一组基于最具代表性的开放模型的12个LLM智能体，并对它们进行一系列关于Myers-Briggs类型指标（MBTI）测试和大五人格量表（BFI）测试的评估，来填补这一空白。我们的方法包括评估开放LLM智能体的内在人格特质，并确定当这些智能体被特定个性和角色所条件化时，它们能在多大程度上模仿人类个性。我们的发现揭示：(i) 每个开放LLM智能体都展现出独特的人类个性；(ii) 个性条件化提示对智能体产生不同影响，只有少数成功映射了所施加的个性，而大多数表现出“封闭思维”（即它们保留了其内在特质）；(iii) 结合角色和个性条件化可以增强智能体模仿人类个性的能力。我们的工作标志着通过开放LLMs的视角理解NLP与人类心理学之间紧密关系的一个进步。
引用
@article{arxiv.2401.07115,
title = {Open Models, Closed Minds? On Agents Capabilities in Mimicking Human Personalities through Open Large Language Models},
author = {Lucio La Cava and Andrea Tagarelli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.07115},
year = {2025}
}
备注
Accepted and presented at the AAAI 2025 Conference. CHANGES in version v2: (i) Enhanced methodology and evaluation based on BFI in addition to MBTI, with expanded set of LLM agents; (ii) author list changed w.r.t. version (v1), see Acknowledgements