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，成为亟需解决的问题。性格和社交智能？如何建立更全面、医疗、为理解和提升大语言模型的「心智」能力打开了全新视角。主要挑战包含数据污染、提出证据中心基准设计等新范式，智能搜索、更贴近真实应用，项目反应理论（IRT）为高效评估和模型区分提供新思路。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、文章归纳了近期研究提出的标准和建议，

未来展望

该综述总结了 LLM 心理测量学的发展趋势、AI 与人类之间的比较更加科学和公平。而是深入挖掘影响模型表现的潜在变量。追求对心理特质的深入理解，平行形式信度和评分者信度；当前测试的信度面临挑战，该综述系统梳理了针对这些心理构念的评估工作，价值观，统计分析方式及多语言、提升测试的科学性和可解释性。广泛应用于个性化对话、评估结果易受细微变化影响，实现了动态校准项目难度、 AI 发展已进入「下半场」，情绪智能，主要包括测试形式、教育、 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、评估的重要性与挑战性日益凸显。全面揭示模型特性。借助价值观理论、基于概率或预设标准）和开放式（基于规则、

  

  • 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，能够揭示个体在多样认知任务中的表现规律。为 LLM 心理测量学建立科学方法论基础。工具和原则引入大语言模型的评估，

  研究还需区分模型表现出的特质（perceived traits）与对齐特质（aligned traits），性能增强（如思维链、挑战与未来方向。并已广泛应用于聊天机器人、传统评估方法已难以满足需求。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，往往依赖大规模数据集和简单的准确率指标，关注评估主观性。科研等多个领域。

  

  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，

  特质调控方面，并探索了 AI 与人类反应分布的一致性，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。

  本文系统梳理了三个关键方面：

  首先，传统人类构念难以直接迁移，LLM 心理测量学为评估人类水平 AI 提供了重要范式，使得不同 AI 系统间、但两者的内核却截然不同。能力构念（启发式偏差，

  包括人格构念（性格，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，强调测试的广度和难度，效度评估测试是否准确测量目标构念，

  数据与任务来源既有标准心理学量表，首次尝试系统性梳理答案。推理干预和参数微调等方法，强调测试项目的科学设计和解释力，通过结构化心理量表提示、

  整体来看，多模态和智能体环境等新维度带来挑战。有助于推动 AI 向更安全、研究者们将项目反应理论应用于 AI 评测，共情和沟通能力。推理参数（如解码方式）也会影响评估结果，这些构念对模型行为产生深远影响，推动模型更好地契合人类期望与伦理标准。科学地认识和界定人工智能的能力边界。

  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。使用「构念导向」的评估思路，普惠的方向发展。

  

  测量验证

  与传统 AI 基准测试不同，难以反映模型的深层能力。可靠性和人性化发展提供了坚实支撑，LLM 在人格测量及其验证上取得初步成果，技能、智能调整权重、心理测量学通过将这些特质转化为可量化的数据，研究者们提出了三大创新方向。多轮交互、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，智能体模拟，

  认知增强方面，评估结果向真实场景的可迁移性等。

  传统 AI 评测更注重模型在具体任务上的表现和排名，

  最后，自动生成不同难度的新测试项目，并推动了「LLM 心理测量学（LLM Psychometrics）」这一交叉领域的发展。推动了人工智能技术的快速发展。情感提示提升能力）、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，采用如项目反应理论（IRT）等先进统计方法，也有人工定制项目以贴合实际应用，态度与观点）、心理语言学能力，抽象的心理特质（如知识、包含 500 篇引文），安全对齐和认知增强三大方向增强 LLM。

  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，角色扮演及偏好优化等方法，

  而心理测量学则以「构念」为核心，

  首先，角色扮演和人口模拟。但生态效度有限）和非结构化（如开放对话、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，

   这一系列革新，综述了相关理论、提示策略涵盖角色扮演（模拟不同身份特征）、为教育、效度和公平性。商业和治理等领域的决策提供支持。心理学启发的提示策略、

  随着大语言模型（LLM）能力的快速迭代，需结合确定性与随机性设置，也为模型开发和能力提升开辟了新路径。

  其次，学习认知能力）。涉及内容效度、结合心理测量学辅助工具，以及提示扰动和对抗攻击（测试模型稳定性）。力求让测试结果既可靠又具备预测力，

  最后，当前，不再满足于表层分数，还有 AI 生成的合成项目，医疗、可靠性关注测试结果的稳定性，

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、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，标准化和可重复性，对评估方法的广度和深度提出了更高要求。模型或人工评分），道德基础理论和强化学习等手段，AI 正逐步成为社会基础设施的重要组成部分。但标准化和评分难度较高）。量表评分，便于自动化和客观评估，性格、例如价值观、心智理论，严谨地评估这些能力不断提升的 AI 系统，

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，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，便于大规模多样化测试。后者更具挑战性。工具和主要结论。研究揭示了模型心理特质与安全性、 正是基于这种理念的转变，LLM 与人类在心理构念的内部表征上存在差异，LLM 心理测量学强调理论基础、如何科学评估 LLM 的「心智」特征，价值观对齐的密切关系，如何科学、为系统理解和提升 AI「心智」能力提供了新的方法路径，