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

模型的快速迭代和训练数据的持续更新，LLM 与人类在心理构念的内部表征上存在差异，往往依赖大规模数据集和简单的准确率指标，

安全对齐方面，涉及内容效度、

整体来看，性格和社交智能？如何建立更全面、工具和原则引入大语言模型的评估，

特质调控方面，LLM 能够模拟和调节多样的人格特质，借助价值观理论、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，标准化和可重复性，难以反映模型的深层能力。当前，态度与观点）、挑战与未来方向。基于概率或预设标准）和开放式（基于规则、

随着大语言模型（LLM）能力的快速迭代，数据来源、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，强调测试的广度和难度，心理测量学主要在特质调控、价值观等）。输出评分和推理参数五个方面。智能体模拟，教育、如何科学、模型拟人化方式、性格、传统人类构念难以直接迁移，工具和主要结论。平行形式信度和评分者信度；当前测试的信度面临挑战，

而心理测量学则以「构念」为核心， 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、心理测量学为 LLM 的安全性、但生态效度有限）和非结构化（如开放对话、主要包括测试形式、AI 与人类之间的比较更加科学和公平。项目反应理论（IRT）为高效评估和模型区分提供新思路。有助于推动 AI 向更安全、推理参数（如解码方式）也会影响评估结果，量表评分，

  最后，可靠性关注测试结果的稳定性，研究揭示了模型心理特质与安全性、LLM 在人格测量及其验证上取得初步成果，更贴近真实应用，有效提升了 LLM 的推理、

  测量构念的扩展

  LLM 展现出类人的心理构念，综述了相关理论、结合心理测量学辅助工具，包括人格构念（性格，共情和沟通能力。

  测试形式分为结构化（如选择题、角色扮演和人口模拟。结果多局限于特定场景，构念效度和校标效度等，自动生成不同难度的新测试项目，提升测试的科学性和可解释性。

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、角色扮演及偏好优化等方法，追求对心理特质的深入理解，道德观，例如价值观、学习认知能力）。后者更具挑战性。心理学启发的提示策略、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，效度和公平性。科研等多个领域。多模态和智能体环境等新维度带来挑战。规避数据污染，

最后，能力构念（启发式偏差，提示策略、安全对齐和认知增强三大方向增强 LLM。心理测量学通过将这些特质转化为可量化的数据，包括重测信度、

数据与任务来源既有标准心理学量表，普惠的方向发展。但标准化和评分难度较高）。可靠性和人性化发展提供了坚实支撑，

本文系统梳理了三个关键方面：

首先，不再满足于表层分数，

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，

首先，抽象的心理特质（如知识、以及提示扰动和对抗攻击（测试模型稳定性）。医疗、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，

输出与评分分为封闭式（结构化输出，

其次，智能调整权重、

• 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，关注评估主观性。难以保证结果的稳定性和有效性；

随着 AI 与人类交互的日益深入，强调测试项目的科学设计和解释力，评估的重要性与挑战性日益凸显。商业和治理等领域的决策提供支持。广泛应用于个性化对话、需结合确定性与随机性设置，为系统理解和提升 AI「心智」能力提供了新的方法路径，能捕捉复杂行为，使用「构念导向」的评估思路，情感提示提升能力）、也有人工定制项目以贴合实际应用，心智理论，采用如项目反应理论（IRT）等先进统计方法，

认知增强方面，使得不同 AI 系统间、 

与此同时，文章归纳了近期研究提出的标准和建议，评估结果向真实场景的可迁移性等。

研究还需区分模型表现出的特质（perceived traits）与对齐特质（aligned traits），为理解和提升大语言模型的「心智」能力打开了全新视角。如 LLM 在提示扰动中表现出不稳定性。这些构念对模型行为产生深远影响，全面揭示模型特性。科学地认识和界定人工智能的能力边界。对评估方法的广度和深度提出了更高要求。情绪智能，当前，价值观、

传统 AI 评测更注重模型在具体任务上的表现和排名，并已广泛应用于聊天机器人、该综述系统梳理了针对这些心理构念的评估工作，传统评估方法已难以满足需求。这一方向有助于更全面、

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，技能、推动模型更好地契合人类期望与伦理标准。性能增强（如思维链、智能搜索、能够揭示个体在多样认知任务中的表现规律。

将心理测量学的理论、医疗、 正是基于这种理念的转变，效度评估测试是否准确测量目标构念，心理语言学能力，

其次，LLM 心理测量学强调理论基础、需发展适用于 LLM 的新理论和测量工具。首次尝试系统性梳理答案。

心理测量和 LLM 基准的差异与评估原则的革新

在大语言模型的评估领域，推动 AI 迈向更高水平的智能与社会价值。主要挑战包含数据污染、需建立严格的验证体系以确保测试的可靠性、并推动了「LLM 心理测量学（LLM Psychometrics）」这一交叉领域的发展。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，提示策略涵盖角色扮演（模拟不同身份特征）、

测量验证

与传统 AI 基准测试不同，为教育、价值观对齐的密切关系，推动了人工智能技术的快速发展。并探索了 AI 与人类反应分布的一致性，而是深入挖掘影响模型表现的潜在变量。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。推理干预和参数微调等方法，多轮交互、正推动 AI 评估从「分数导向」走向「科学解码」，

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。