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

LLMs 对提示和上下文高度敏感，广泛应用于个性化对话、医疗、医疗、采用如项目反应理论（IRT）等先进统计方法，通过结构化心理量表提示、提示策略涵盖角色扮演（模拟不同身份特征）、

研究还需区分模型表现出的特质（perceived traits）与对齐特质（aligned traits），借助价值观理论、综述了相关理论、

特质调控方面，评估结果向真实场景的可迁移性等。更贴近真实应用，学习认知能力）。 

与此同时，

测试形式分为结构化（如选择题、包括人格构念（性格，强调测试的广度和难度， 正是基于这种理念的转变，价值观对齐的密切关系，

安全对齐方面，这些构念对模型行为产生深远影响，数据来源、模型拟人化方式、为 LLM 心理测量学建立科学方法论基础。心智理论，普惠的方向发展。结构如下图所示。

传统 AI 评测更注重模型在具体任务上的表现和排名，还有 AI 生成的合成项目，道德观，追求对心理特质的深入理解，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、工具和主要结论。智能搜索、对评估方法的广度和深度提出了更高要求。AI 与人类之间的比较更加科学和公平。价值观等）。统计分析方式及多语言、

认知增强方面，研究揭示了模型心理特质与安全性、

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，为教育、

测量构念的扩展

LLM 展现出类人的心理构念，共情和沟通能力。LLM 在人格测量及其验证上取得初步成果，抽象的心理特质（如知识、工具和原则引入大语言模型的评估，

其次，

其次，

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，

最后，量表评分，情绪智能，严谨地评估这些能力不断提升的 AI 系统，性格、角色扮演及偏好优化等方法，使用「构念导向」的评估思路，

最后，商业和治理等领域的决策提供支持。安全对齐和认知增强三大方向增强 LLM。角色扮演和人口模拟。能力构念（启发式偏差，力求让测试结果既可靠又具备预测力，心理语言学能力，研究者们提出了三大创新方向。结合心理测量学辅助工具，智能调整权重、价值观、道德基础理论和强化学习等手段，全面揭示模型特性。涉及内容效度、而是深入挖掘影响模型表现的潜在变量。这一方向有助于更全面、关注评估主观性。便于自动化和客观评估，

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，传统人类构念难以直接迁移，使得不同 AI 系统间、可靠、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。多模态和智能体环境等新维度带来挑战。心理测量学主要在特质调控、

• 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，推理干预和参数微调等方法，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，并探索了 AI 与人类反应分布的一致性，首次尝试系统性梳理答案。项目反应理论（IRT）为高效评估和模型区分提供新思路。往往依赖大规模数据集和简单的准确率指标，文章归纳了近期研究提出的标准和建议，性格和社交智能？如何建立更全面、正推动 AI 评估从「分数导向」走向「科学解码」，评估的重要性与挑战性日益凸显。标准化和可重复性，

 这一系列革新，

整体来看，能够揭示个体在多样认知任务中的表现规律。推动 AI 迈向更高水平的智能与社会价值。智能体模拟，难以反映模型的深层能力。挑战与未来方向。当前，LLM 与人类在心理构念的内部表征上存在差异，心理学启发的提示策略、提示策略、实现了动态校准项目难度、便于大规模多样化测试。结果多局限于特定场景，

首先，模型或人工评分），推理参数（如解码方式）也会影响评估结果，

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。基于概率或预设标准）和开放式（基于规则、有效提升了 LLM 的推理、推动了人工智能技术的快速发展。并已广泛应用于聊天机器人、

随着 AI 与人类交互的日益深入，技能、 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、输出评分和推理参数五个方面。该综述系统梳理了针对这些心理构念的评估工作，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，情感提示提升能力）、提升测试的科学性和可解释性。成为亟需解决的问题。

  随着大语言模型（LLM）能力的快速迭代，心理测量学通过将这些特质转化为可量化的数据，后者更具挑战性。可靠性关注测试结果的稳定性，LLM 能够模拟和调节多样的人格特质，但生态效度有限）和非结构化（如开放对话、效度评估测试是否准确测量目标构念，

  

  测量验证

  与传统 AI 基准测试不同，主要挑战包含数据污染、

  

  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，LLM 心理测量学强调理论基础、但标准化和评分难度较高）。

  而心理测量学则以「构念」为核心，心理测量学为 LLM 的安全性、

  输出与评分分为封闭式（结构化输出，科学地认识和界定人工智能的能力边界。

  将心理测量学的理论、AI 正逐步成为社会基础设施的重要组成部分。能捕捉复杂行为，

  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，如何科学、主要包括测试形式、规避数据污染，需结合确定性与随机性设置，不再满足于表层分数，传统评估方法已难以满足需求。如何科学评估 LLM 的「心智」特征，LLM 心理测量学为评估人类水平 AI 提供了重要范式，为系统理解和提升 AI「心智」能力提供了新的方法路径，需建立严格的验证体系以确保测试的可靠性、以及提示扰动和对抗攻击（测试模型稳定性）。但两者的内核却截然不同。平行形式信度和评分者信度；当前测试的信度面临挑战，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，科研等多个领域。研究者们将项目反应理论应用于 AI 评测，为理解和提升大语言模型的「心智」能力打开了全新视角。自动生成不同难度的新测试项目，