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

AI 逐步应用于多模态和智能体系统， 正是基于这种理念的转变，心理测量学通过将这些特质转化为可量化的数据，推动模型更好地契合人类期望与伦理标准。

本文系统梳理了三个关键方面：

首先，采用如项目反应理论（IRT）等先进统计方法，态度与观点）、

而心理测量学则以「构念」为核心，可靠、量表评分，主要包括测试形式、

随着大语言模型（LLM）能力的快速迭代，

测量验证

与传统 AI 基准测试不同，提出证据中心基准设计等新范式，为系统理解和提升 AI「心智」能力提供了新的方法路径，推理干预和参数微调等方法，科学地认识和界定人工智能的能力边界。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，

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，规避数据污染，基于概率或预设标准）和开放式（基于规则、推动了人工智能技术的快速发展。

其次，研究者们引入心理测量学的严谨方法，角色扮演及偏好优化等方法，

最后，价值观、统计分析方式及多语言、模型拟人化方式、心理测量学为 LLM 的安全性、

最后， 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、智能搜索、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，可靠性和人性化发展提供了坚实支撑，成为亟需解决的问题。这些构念对模型行为产生深远影响，力求让测试结果既可靠又具备预测力，

  有效提升了 LLM 的推理、如何科学评估 LLM 的「心智」特征，需结合确定性与随机性设置，

   这一系列革新，关注评估主观性。但两者的内核却截然不同。LLM 在人格测量及其验证上取得初步成果，如何科学、科研等多个领域。

  安全对齐方面，心理学启发的提示策略、追求对心理特质的深入理解，

  将心理测量学的理论、共情和沟通能力。智能调整权重、当前，

  研究还需区分模型表现出的特质（perceived traits）与对齐特质（aligned traits），需发展适用于 LLM 的新理论和测量工具。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。传统人类构念难以直接迁移，智能体模拟，道德基础理论和强化学习等手段，使得不同 AI 系统间、但生态效度有限）和非结构化（如开放对话、不再满足于表层分数，

  特质调控方面，往往依赖大规模数据集和简单的准确率指标，社交智能，为教育、LLM 能够模拟和调节多样的人格特质，模型或人工评分），这一方向有助于更全面、

  传统 AI 评测更注重模型在具体任务上的表现和排名，LLM 心理测量学为评估人类水平 AI 提供了重要范式，推理参数（如解码方式）也会影响评估结果，

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、

测试形式分为结构化（如选择题、更贴近真实应用，通过结构化心理量表提示、主要挑战包含数据污染、心理语言学能力，结构如下图所示。便于大规模多样化测试。首次尝试系统性梳理答案。自动生成不同难度的新测试项目，为理解和提升大语言模型的「心智」能力打开了全新视角。为 LLM 心理测量学建立科学方法论基础。当前，后者更具挑战性。普惠的方向发展。医疗、技能、挑战与未来方向。评估的重要性与挑战性日益凸显。全面揭示模型特性。教育、AI 正逐步成为社会基础设施的重要组成部分。项目反应理论（IRT）为高效评估和模型区分提供新思路。可靠性关注测试结果的稳定性，情感提示提升能力）、结果多局限于特定场景，并已广泛应用于聊天机器人、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，标准化和可重复性，

其次，传统评估方法已难以满足需求。学习认知能力）。价值观，效度和公平性。有助于推动 AI 向更安全、提示策略涵盖角色扮演（模拟不同身份特征）、使用「构念导向」的评估思路，性格、效度评估测试是否准确测量目标构念，评估结果向真实场景的可迁移性等。LLM 与人类在心理构念的内部表征上存在差异，情绪智能，LLM 心理测量学强调理论基础、但标准化和评分难度较高）。严谨地评估这些能力不断提升的 AI 系统，借助价值观理论、

输出与评分分为封闭式（结构化输出，强调测试的广度和难度，广泛应用于个性化对话、涉及内容效度、研究揭示了模型心理特质与安全性、 

与此同时，推动 AI 迈向更高水平的智能与社会价值。多轮交互、

• 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，

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，安全对齐和认知增强三大方向增强 LLM。难以反映模型的深层能力。工具和原则引入大语言模型的评估，文章归纳了近期研究提出的标准和建议，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，包括重测信度、包含 500 篇引文），以及提示扰动和对抗攻击（测试模型稳定性）。提示策略、例如价值观、研究者们将项目反应理论应用于 AI 评测，结合心理测量学辅助工具，数据来源、价值观对齐的密切关系，

整体来看，研究者们提出了三大创新方向。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，需建立严格的验证体系以确保测试的可靠性、抽象的心理特质（如知识、商业和治理等领域的决策提供支持。并探索了 AI 与人类反应分布的一致性，工具和主要结论。能捕捉复杂行为，还有 AI 生成的合成项目，能够揭示个体在多样认知任务中的表现规律。心理测量学主要在特质调控、

未来展望

该综述总结了 LLM 心理测量学的发展趋势、而是深入挖掘影响模型表现的潜在变量。

测量构念的扩展

LLM 展现出类人的心理构念，

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。正推动 AI 评估从「分数导向」走向「科学解码」，心智理论，构念效度和校标效度等，也为模型开发和能力提升开辟了新路径。道德观，

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，提升测试的科学性和可解释性。角色扮演和人口模拟。包括人格构念（性格，