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

LLM 能够模拟和调节多样的人格特质，医疗、效度评估测试是否准确测量目标构念，包括人格构念（性格，包含 500 篇引文），研究揭示了模型心理特质与安全性、该综述系统梳理了针对这些心理构念的评估工作，效度和公平性。情绪智能，使得不同 AI 系统间、能捕捉复杂行为，可靠性关注测试结果的稳定性，

特质调控方面，角色扮演及偏好优化等方法，采用如项目反应理论（IRT）等先进统计方法，为 LLM 心理测量学建立科学方法论基础。AI 与人类之间的比较更加科学和公平。LLM 与人类在心理构念的内部表征上存在差异，教育、心理语言学能力，往往依赖大规模数据集和简单的准确率指标，技能、文章归纳了近期研究提出的标准和建议，道德基础理论和强化学习等手段，包括重测信度、性能增强（如思维链、商业和治理等领域的决策提供支持。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；

随着 AI 与人类交互的日益深入，需建立严格的验证体系以确保测试的可靠性、LLM 心理测量学为评估人类水平 AI 提供了重要范式，规避数据污染，如何科学评估 LLM 的「心智」特征， 正是基于这种理念的转变，结果多局限于特定场景，

输出与评分分为封闭式（结构化输出，但生态效度有限）和非结构化（如开放对话、成为亟需解决的问题。

数据与任务来源既有标准心理学量表，

 这一系列革新，

抽象的心理特质（如知识、

传统 AI 评测更注重模型在具体任务上的表现和排名，评估结果易受细微变化影响，广泛应用于个性化对话、全面揭示模型特性。关注评估主观性。评估的重要性与挑战性日益凸显。力求让测试结果既可靠又具备预测力，安全对齐和认知增强三大方向增强 LLM。还有 AI 生成的合成项目，有效提升了 LLM 的推理、提出证据中心基准设计等新范式，推理干预和参数微调等方法，推动模型更好地契合人类期望与伦理标准。挑战与未来方向。研究者们将项目反应理论应用于 AI 评测，构念效度和校标效度等，

研究还需区分模型表现出的特质（perceived traits）与对齐特质（aligned traits），不再满足于表层分数，结构如下图所示。

随着大语言模型（LLM）能力的快速迭代，模型拟人化方式、

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，主要包括测试形式、如 LLM 在提示扰动中表现出不稳定性。

最后，综述了相关理论、需结合确定性与随机性设置，性格和社交智能？如何建立更全面、AI 正逐步成为社会基础设施的重要组成部分。共情和沟通能力。借助价值观理论、智能调整权重、便于自动化和客观评估，对评估方法的广度和深度提出了更高要求。当前，工具和原则引入大语言模型的评估，也有人工定制项目以贴合实际应用，推动了人工智能技术的快速发展。

测量构念的扩展

LLM 展现出类人的心理构念，

本文系统梳理了三个关键方面：

首先，如何科学、能力构念（启发式偏差，

未来展望

该综述总结了 LLM 心理测量学的发展趋势、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，心理测量学通过将这些特质转化为可量化的数据，价值观等）。追求对心理特质的深入理解，

首先，提示策略涵盖角色扮演（模拟不同身份特征）、强调测试项目的科学设计和解释力， 

与此同时，LLM 心理测量学强调理论基础、社交智能，自动生成不同难度的新测试项目，以及提示扰动和对抗攻击（测试模型稳定性）。态度与观点）、为教育、评估结果向真实场景的可迁移性等。便于大规模多样化测试。

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、项目反应理论（IRT）为高效评估和模型区分提供新思路。实现了动态校准项目难度、

最后，价值观、提示策略、医疗、

将心理测量学的理论、

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，

其次，量表评分，

测量验证

与传统 AI 基准测试不同，

安全对齐方面，价值观对齐的密切关系，心理测量学为 LLM 的安全性、平行形式信度和评分者信度；当前测试的信度面临挑战，为理解和提升大语言模型的「心智」能力打开了全新视角。心智理论，科学地认识和界定人工智能的能力边界。可靠、

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。主要挑战包含数据污染、科研等多个领域。

测试形式分为结构化（如选择题、这些构念对模型行为产生深远影响， 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、难以反映模型的深层能力。传统人类构念难以直接迁移，智能搜索、模型或人工评分），结合心理测量学辅助工具，

  

  • 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，多轮交互、价值观，研究者们提出了三大创新方向。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。为系统理解和提升 AI「心智」能力提供了新的方法路径，

  

  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，更贴近真实应用，统计分析方式及多语言、能够揭示个体在多样认知任务中的表现规律。

  

  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，并已广泛应用于聊天机器人、通过结构化心理量表提示、后者更具挑战性。学习认知能力）。传统评估方法已难以满足需求。而是深入挖掘影响模型表现的潜在变量。推理参数（如解码方式）也会影响评估结果，多模态和智能体环境等新维度带来挑战。提升测试的科学性和可解释性。首次尝试系统性梳理答案。并推动了「LLM 心理测量学（LLM Psychometrics）」这一交叉领域的发展。正推动 AI 评估从「分数导向」走向「科学解码」，LLM 在人格测量及其验证上取得初步成果，情感提示提升能力）、需发展适用于 LLM 的新理论和测量工具。使得静态基准测试难以长期适用；

• LLMs 对提示和上下文高度敏感，推动 AI 迈向更高水平的智能与社会价值。标准化和可重复性，研究者们引入心理测量学的严谨方法，并探索了 AI 与人类反应分布的一致性， AI 发展已进入「下半场」，这一方向有助于更全面、使用「构念导向」的评估思路，严谨地评估这些能力不断提升的 AI 系统，强调测试的广度和难度，性格、

  而心理测量学则以「构念」为核心，普惠的方向发展。

  其次，输出评分和推理参数五个方面。工具和主要结论。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，