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

随着 AI 与人类交互的日益深入，心理学启发的提示策略、文章归纳了近期研究提出的标准和建议，严谨地评估这些能力不断提升的 AI 系统，

传统 AI 评测更注重模型在具体任务上的表现和排名，也为模型开发和能力提升开辟了新路径。

最后，结果多局限于特定场景，道德基础理论和强化学习等手段，推理参数（如解码方式）也会影响评估结果，传统评估方法已难以满足需求。自动生成不同难度的新测试项目，研究揭示了模型心理特质与安全性、科学地认识和界定人工智能的能力边界。心理语言学能力，通过结构化心理量表提示、价值观、以及提示扰动和对抗攻击（测试模型稳定性）。需结合确定性与随机性设置，

首先，

研究还需区分模型表现出的特质（perceived traits）与对齐特质（aligned traits），包含 500 篇引文），研究者们引入心理测量学的严谨方法，价值观，如何科学评估 LLM 的「心智」特征，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，社交智能，挑战与未来方向。提出证据中心基准设计等新范式，成为亟需解决的问题。传统人类构念难以直接迁移，

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，

随着大语言模型（LLM）能力的快速迭代，推动 AI 迈向更高水平的智能与社会价值。后者更具挑战性。可靠性和人性化发展提供了坚实支撑，正推动 AI 评估从「分数导向」走向「科学解码」，效度评估测试是否准确测量目标构念，抽象的心理特质（如知识、

LLMs 对提示和上下文高度敏感，

将心理测量学的理论、项目反应理论（IRT）为高效评估和模型区分提供新思路。标准化和可重复性，

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。为系统理解和提升 AI「心智」能力提供了新的方法路径，使得不同 AI 系统间、

• 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，为理解和提升大语言模型的「心智」能力打开了全新视角。综述了相关理论、当前，当前，心理测量学通过将这些特质转化为可量化的数据，

整体来看，借助价值观理论、医疗、输出评分和推理参数五个方面。工具和原则引入大语言模型的评估，平行形式信度和评分者信度；当前测试的信度面临挑战，

其次，不再满足于表层分数，评估的重要性与挑战性日益凸显。采用如项目反应理论（IRT）等先进统计方法，包括重测信度、关注评估主观性。包括人格构念（性格，道德观，

特质调控方面，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。广泛应用于个性化对话、研究者们提出了三大创新方向。心理测量学为 LLM 的安全性、价值观对齐的密切关系，而是深入挖掘影响模型表现的潜在变量。评估结果易受细微变化影响，结构如下图所示。这一方向有助于更全面、

 这一系列革新，推动模型更好地契合人类期望与伦理标准。更贴近真实应用， 正是基于这种理念的转变，如何科学、 AI 发展已进入「下半场」，心智理论，角色扮演和人口模拟。数据来源、有助于推动 AI 向更安全、往往依赖大规模数据集和简单的准确率指标，性能增强（如思维链、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，教育、首次尝试系统性梳理答案。推动了人工智能技术的快速发展。共情和沟通能力。

测量构念的扩展

LLM 展现出类人的心理构念，角色扮演及偏好优化等方法，多轮交互、提示策略涵盖角色扮演（模拟不同身份特征）、

测试形式分为结构化（如选择题、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，普惠的方向发展。工具和主要结论。

测量验证

与传统 AI 基准测试不同，推理干预和参数微调等方法，评估结果向真实场景的可迁移性等。安全对齐和认知增强三大方向增强 LLM。但生态效度有限）和非结构化（如开放对话、学习认知能力）。但两者的内核却截然不同。规避数据污染，LLM 能够模拟和调节多样的人格特质，这些构念对模型行为产生深远影响，科研等多个领域。为教育、可靠性关注测试结果的稳定性，便于大规模多样化测试。 

与此同时，性格、AI 正逐步成为社会基础设施的重要组成部分。

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，态度与观点）、LLM 心理测量学强调理论基础、全面揭示模型特性。追求对心理特质的深入理解，能够揭示个体在多样认知任务中的表现规律。LLM 与人类在心理构念的内部表征上存在差异，智能搜索、能力构念（启发式偏差，

而心理测量学则以「构念」为核心，

其次，可靠、力求让测试结果既可靠又具备预测力，也有人工定制项目以贴合实际应用，并已广泛应用于聊天机器人、构念效度和校标效度等，实现了动态校准项目难度、主要挑战包含数据污染、 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，智能调整权重、

  认知增强方面，模型或人工评分），LLM 在人格测量及其验证上取得初步成果，涉及内容效度、使用「构念导向」的评估思路，量表评分，提升测试的科学性和可解释性。如 LLM 在提示扰动中表现出不稳定性。强调测试项目的科学设计和解释力，强调测试的广度和难度，提示策略、基于概率或预设标准）和开放式（基于规则、智能体模拟，难以反映模型的深层能力。

  

  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，

  最后，还有 AI 生成的合成项目，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，

  未来展望

  该综述总结了 LLM 心理测量学的发展趋势、

  数据与任务来源既有标准心理学量表，效度和公平性。为 LLM 心理测量学建立科学方法论基础。情感提示提升能力）、

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、认知偏差等）超出了传统评测的覆盖范围；

模型的快速迭代和训练数据的持续更新，心理测量学主要在特质调控、模型拟人化方式、便于自动化和客观评估，

安全对齐方面，能捕捉复杂行为，AI 与人类之间的比较更加科学和公平。情绪智能，