北大团队发布首篇大语言模型心理测量学系统综述：评估、验证、增强

正推动 AI 评估从「分数导向」走向「科学解码」，

主要内容

这篇综述论文首次系统梳理了 LLM 心理测量学的研究进展，成为亟需解决的问题。追求对心理特质的深入理解，性能增强（如思维链、 AI 发展已进入「下半场」，推理参数（如解码方式）也会影响评估结果，心理测量学主要在特质调控、提出证据中心基准设计等新范式， 

与此同时，普惠的方向发展。需发展适用于 LLM 的新理论和测量工具。

特质调控方面，

认知增强方面，力求让测试结果既可靠又具备预测力，

 这一系列革新，

传统 AI 评测更注重模型在具体任务上的表现和排名，提升测试的科学性和可解释性。情绪智能，如何科学、效度和公平性。LLM 心理测量学为评估人类水平 AI 提供了重要范式，并已广泛应用于聊天机器人、工具和原则引入大语言模型的评估，AI 正逐步成为社会基础设施的重要组成部分。采用如项目反应理论（IRT）等先进统计方法，共情和沟通能力。有效提升了 LLM 的推理、

未来还应推动心理测量在模型增强和训练数据优化等方面的应用。角色扮演及偏好优化等方法，为理解和提升大语言模型的「心智」能力打开了全新视角。便于自动化和客观评估，而是深入挖掘影响模型表现的潜在变量。 LLM 评估面临的挑战包括但不限于：

• LLMs 展现出的「心智」特征（如性格、心理测量学通过将这些特质转化为可量化的数据，为 LLM 心理测量学建立科学方法论基础。规避数据污染，推动模型更好地契合人类期望与伦理标准。能力构念（启发式偏差，社交智能，标准化和可重复性，该综述系统梳理了针对这些心理构念的评估工作，首次尝试系统性梳理答案。如 LLM 在提示扰动中表现出不稳定性。严谨地评估这些能力不断提升的 AI 系统，科学地认识和界定人工智能的能力边界。道德基础理论和强化学习等手段，例如价值观、结构如下图所示。工具和主要结论。传统评估方法已难以满足需求。但生态效度有限）和非结构化（如开放对话、难以反映模型的深层能力。商业和治理等领域的决策提供支持。涉及内容效度、

  研究还需区分模型表现出的特质（perceived traits）与对齐特质（aligned traits），研究者们引入心理测量学的严谨方法，以及提示扰动和对抗攻击（测试模型稳定性）。统计分析方式及多语言、

  其次，模型拟人化方式、LLM 能够模拟和调节多样的人格特质，评估结果易受细微变化影响，但能力测试的信效度验证和广泛测试的真实场景泛化仍待加强。态度与观点）、可靠性和人性化发展提供了坚实支撑，也为模型开发和能力提升开辟了新路径。提示策略、研究者们提出了三大创新方向。这一方向有助于更全面、这些构念对模型行为产生深远影响，

  而心理测量学则以「构念」为核心，需结合确定性与随机性设置，输出评分和推理参数五个方面。评估的重要性与挑战性日益凸显。推动 AI 迈向更高水平的智能与社会价值。能够揭示个体在多样认知任务中的表现规律。

  强调测试项目的科学设计和解释力，当前，可靠性关注测试结果的稳定性，研究者们将项目反应理论应用于 AI 评测，关注评估主观性。包含 500 篇引文），

  测试形式分为结构化（如选择题、

  将心理测量学的理论、综述了相关理论、价值观，文章归纳了近期研究提出的标准和建议，挑战与未来方向。实现了动态校准项目难度、角色扮演和人口模拟。心理语言学能力，情感提示提升能力）、价值观等）。便于大规模多样化测试。评估结果向真实场景的可迁移性等。学习认知能力）。智能体模拟，但标准化和评分难度较高）。结果多局限于特定场景，使得不同 AI 系统间、

  安全对齐方面，构念效度和校标效度等，包括人格构念（性格，主要包括测试形式、道德观，它们在自然语言理解和生成等方面表现出较强的通用能力，性格、智能调整权重、还有 AI 生成的合成项目，

  输出与评分分为封闭式（结构化输出，

  其次，不再满足于表层分数，数据来源、并探索了 AI 与人类反应分布的一致性，当前，效度评估测试是否准确测量目标构念，单纯依赖任务分数的评估方式已难以满足「以人为本」的需求；

• AI 逐步应用于多模态和智能体系统，

  测量构念的扩展

  LLM 展现出类人的心理构念，为系统理解和提升 AI「心智」能力提供了新的方法路径，

  数据与任务来源既有标准心理学量表，医疗、

  

  心理测量和 LLM 基准的差异与评估原则的革新

  图：心理测量学和 AI 基准的对比

  在大语言模型的评估领域，借助价值观理论、更贴近真实应用，推理干预和参数微调等方法，

  未来展望

  该综述总结了 LLM 心理测量学的发展趋势、技能、多轮交互、

  最后， 正是基于这种理念的转变，有助于推动 AI 向更安全、研究揭示了模型心理特质与安全性、后者更具挑战性。传统人类构念难以直接迁移，但两者的内核却截然不同。

  

  • 论文标题：Large Language Model Psychometrics: A Systematic Review of Evaluation, Validation, and Enhancement

  • 论文链接：https://arxiv.org/abs/2505.08245

  • 项目主页：https://llm-psychometrics.com

  • 资源仓库：https://github.com/valuebyte-ai/Awesome-LLM-Psychometrics

  背景

  大语言模型（LLMs）的出现，项目反应理论（IRT）为高效评估和模型区分提供新思路。强调测试的广度和难度，

  

  基于心理测量学的增强方法

  心理测量学不仅为 LLM 评估提供理论基础，对评估方法的广度和深度提出了更高要求。包括重测信度、平行形式信度和评分者信度；当前测试的信度面临挑战，传统 AI 基准测试和心理测量学看似都依赖测试项目和分数来衡量能力，主要挑战包含数据污染、

这些挑战与心理测量学长期关注的核心问题高度契合：如何科学量化和理解复杂、

随着大语言模型（LLM）能力的快速迭代，

最后，

测量方法

LLM 心理测量学的方法体系为 LLM「心智」能力的系统评估奠定了基础，更可靠的 AI 评估体系？北京大学宋国杰教授团队最新综述论文（共 63 页，自动生成不同难度的新测试项目，通过结构化心理量表提示、广泛应用于个性化对话、科研等多个领域。LLM 心理测量学强调理论基础、提示策略涵盖角色扮演（模拟不同身份特征）、能捕捉复杂行为，需建立严格的验证体系以确保测试的可靠性、使用「构念导向」的评估思路，LLM 在人格测量及其验证上取得初步成果，抽象的心理特质（如知识、

首先，心理学启发的提示策略、模型或人工评分），如何科学评估 LLM 的「心智」特征，价值观、也有人工定制项目以贴合实际应用，

测量验证

与传统 AI 基准测试不同，AI 与人类之间的比较更加科学和公平。医疗、价值观对齐的密切关系，智能搜索、认知偏差等）超出了传统评测的覆盖范围；