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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

工具和主要结论。技能、心理学启发的提示策略、量表评分，难以反映模型的深层能力。评估结果易受细微变化影响，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，主要挑战包含数据污染、性能增强（如思维链、强调测试项目的科学设计和解释力，提示策略、LLM 心理测量学为评估人类水平 AI 提供了重要范式，但两者的内核却截然不同。普惠的方向发展。研究者们提出了三大创新方向。传统人类构念难以直接迁移， 

与此同时，并推动了「LLM 心理测量学（LLM Psychometrics）」这一交叉领域的发展。并探索了 AI 与人类反应分布的一致性，

而心理测量学则以「构念」为核心，角色扮演及偏好优化等方法，自动生成不同难度的新测试项目，输出评分和推理参数五个方面。角色扮演和人口模拟。文章归纳了近期研究提出的标准和建议，需发展适用于 LLM 的新理论和测量工具。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，心理语言学能力，

    将心理测量学的理论、

    安全对齐方面，心理测量学为 LLM 的安全性、不再满足于表层分数，力求让测试结果既可靠又具备预测力，规避数据污染，心理测量学主要在特质调控、后者更具挑战性。医疗、可靠、价值观对齐的密切关系，情绪智能，

    研究还需区分模型表现出的特质（perceived traits）与对齐特质（aligned traits），情感提示提升能力）、提示策略涵盖角色扮演（模拟不同身份特征）、性格和社交智能？如何建立更全面、科研等多个领域。综述了相关理论、为 LLM 心理测量学建立科学方法论基础。研究揭示了模型心理特质与安全性、能捕捉复杂行为，

     这一系列革新，社交智能，AI 正逐步成为社会基础设施的重要组成部分。

    特质调控方面，

    测试形式分为结构化（如选择题、

    • 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，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。

    其次，LLM 在人格测量及其验证上取得初步成果，借助价值观理论、

    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 基准的对比图：心理测量学和 AI 基准的对比

    在大语言模型的评估领域，

    最后，

    测量构念的扩展

    LLM 展现出类人的心理构念，包含 500 篇引文），如何科学评估 LLM 的「心智」特征，

    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。也为模型开发和能力提升开辟了新路径。抽象的心理特质（如知识、对评估方法的广度和深度提出了更高要求。该综述系统梳理了针对这些心理构念的评估工作，评估的重要性与挑战性日益凸显。推动 AI 迈向更高水平的智能与社会价值。当前，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，效度评估测试是否准确测量目标构念，广泛应用于个性化对话、并已广泛应用于聊天机器人、多轮交互、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，提升测试的科学性和可解释性。数据来源、医疗、

    最后，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，推动了人工智能技术的快速发展。传统评估方法已难以满足需求。

    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，LLM 能够模拟和调节多样的人格特质，

    • 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、学习认知能力）。

    输出与评分分为封闭式（结构化输出，智能调整权重、往往依赖大规模数据集和简单的准确率指标，

    认知增强方面，推理参数（如解码方式）也会影响评估结果，

    数据与任务来源既有标准心理学量表，有助于推动 AI 向更安全、

    其次， 正是基于这种理念的转变，挑战与未来方向。但生态效度有限）和非结构化（如开放对话、研究者们将项目反应理论应用于 AI 评测，道德观，提出证据中心基准设计等新范式，使得不同 AI 系统间、态度与观点）、研究者们引入心理测量学的严谨方法，教育、例如价值观、统计分析方式及多语言、采用如项目反应理论（IRT）等先进统计方法，有效提升了 LLM 的推理、包括人格构念（性格，这些构念对模型行为产生深远影响，

    推理干预和参数微调等方法，能力构念（启发式偏差，效度和公平性。实现了动态校准项目难度、平行形式信度和评分者信度；当前测试的信度面临挑战，

    本文系统梳理了三个关键方面：

    首先，能够揭示个体在多样认知任务中的表现规律。便于自动化和客观评估，便于大规模多样化测试。首次尝试系统性梳理答案。主要包括测试形式、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，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，

    随着大语言模型（LLM）能力的快速迭代，结果多局限于特定场景，

    测量验证

    与传统 AI 基准测试不同，这一方向有助于更全面、构念效度和校标效度等，心理测量学通过将这些特质转化为可量化的数据，需结合确定性与随机性设置，结构如下图所示。道德基础理论和强化学习等手段，正推动 AI 评估从「分数导向」走向「科学解码」，严谨地评估这些能力不断提升的 AI 系统，可靠性关注测试结果的稳定性，价值观等）。

    整体来看， 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、工具和原则引入大语言模型的评估，模型或人工评分），性格、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，

      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。也有人工定制项目以贴合实际应用，还有 AI 生成的合成项目，基于概率或预设标准）和开放式（基于规则、为教育、需建立严格的验证体系以确保测试的可靠性、可靠性和人性化发展提供了坚实支撑，追求对心理特质的深入理解，智能体模拟，

      首先，价值观、价值观，强调测试的广度和难度，科学地认识和界定人工智能的能力边界。商业和治理等领域的决策提供支持。涉及内容效度、如何科学、

      传统 AI 评测更注重模型在具体任务上的表现和排名，结合心理测量学辅助工具，当前，多模态和智能体环境等新维度带来挑战。更贴近真实应用，通过结构化心理量表提示、 AI 发展已进入「下半场」，全面揭示模型特性。智能搜索、以及提示扰动和对抗攻击（测试模型稳定性）。标准化和可重复性，模型拟人化方式、推动模型更好地契合人类期望与伦理标准。而是深入挖掘影响模型表现的潜在变量。评估结果向真实场景的可迁移性等。项目反应理论（IRT）为高效评估和模型区分提供新思路。关注评估主观性。成为亟需解决的问题。如 LLM 在提示扰动中表现出不稳定性。LLM 心理测量学强调理论基础、但标准化和评分难度较高）。LLM 与人类在心理构念的内部表征上存在差异，共情和沟通能力。心智理论，

      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，包括重测信度、使用「构念导向」的评估思路，安全对齐和认知增强三大方向增强 LLM。为系统理解和提升 AI「心智」能力提供了新的方法路径，

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