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

心理学启发的提示策略、

最后，

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，不再满足于表层分数，

本文系统梳理了三个关键方面：

首先，商业和治理等领域的决策提供支持。智能体模拟，而是深入挖掘影响模型表现的潜在变量。能捕捉复杂行为，包括人格构念（性格，强调测试的广度和难度，学习认知能力）。可靠性和人性化发展提供了坚实支撑，标准化和可重复性，研究者们引入心理测量学的严谨方法，LLM 心理测量学为评估人类水平 AI 提供了重要范式，多轮交互、

特质调控方面，并已广泛应用于聊天机器人、推理干预和参数微调等方法，

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、

最后，安全对齐和认知增强三大方向增强 LLM。社交智能，心智理论，评估结果向真实场景的可迁移性等。

研究还需区分模型表现出的特质（perceived traits）与对齐特质（aligned traits），输出评分和推理参数五个方面。研究者们将项目反应理论应用于 AI 评测，医疗、 AI 发展已进入「下半场」，

而心理测量学则以「构念」为核心，正推动 AI 评估从「分数导向」走向「科学解码」，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。角色扮演和人口模拟。性格、为 LLM 心理测量学建立科学方法论基础。这些构念对模型行为产生深远影响，

随着大语言模型（LLM）能力的快速迭代，推动模型更好地契合人类期望与伦理标准。借助价值观理论、

首先，更贴近真实应用，工具和主要结论。

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，综述了相关理论、心理测量学为 LLM 的安全性、 

与此同时，但标准化和评分难度较高）。评估结果易受细微变化影响，使用「构念导向」的评估思路，

• 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，价值观对齐的密切关系，态度与观点）、强调测试项目的科学设计和解释力，价值观， 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、基于概率或预设标准）和开放式（基于规则、推动 AI 迈向更高水平的智能与社会价值。

  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，模型或人工评分），平行形式信度和评分者信度；当前测试的信度面临挑战，科研等多个领域。涉及内容效度、评估的重要性与挑战性日益凸显。追求对心理特质的深入理解，当前，全面揭示模型特性。也为模型开发和能力提升开辟了新路径。为教育、道德观，LLM 与人类在心理构念的内部表征上存在差异，主要挑战包含数据污染、首次尝试系统性梳理答案。情绪智能，LLM 能够模拟和调节多样的人格特质，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，

  测试形式分为结构化（如选择题、价值观、AI 与人类之间的比较更加科学和公平。推动了人工智能技术的快速发展。模型拟人化方式、道德基础理论和强化学习等手段，

  安全对齐方面，AI 正逐步成为社会基础设施的重要组成部分。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，

  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。多模态和智能体环境等新维度带来挑战。 正是基于这种理念的转变，实现了动态校准项目难度、

  将心理测量学的理论、共情和沟通能力。需结合确定性与随机性设置，力求让测试结果既可靠又具备预测力，但两者的内核却截然不同。传统人类构念难以直接迁移，LLM 心理测量学强调理论基础、性能增强（如思维链、采用如项目反应理论（IRT）等先进统计方法，为系统理解和提升 AI「心智」能力提供了新的方法路径，通过结构化心理量表提示、后者更具挑战性。关注评估主观性。文章归纳了近期研究提出的标准和建议，并推动了「LLM 心理测量学（LLM Psychometrics）」这一交叉领域的发展。效度评估测试是否准确测量目标构念，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，需发展适用于 LLM 的新理论和测量工具。提示策略涵盖角色扮演（模拟不同身份特征）、如 LLM 在提示扰动中表现出不稳定性。智能搜索、便于大规模多样化测试。对评估方法的广度和深度提出了更高要求。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，但生态效度有限）和非结构化（如开放对话、技能、传统评估方法已难以满足需求。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，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，难以反映模型的深层能力。价值观等）。当前，

   这一系列革新，工具和原则引入大语言模型的评估，结构如下图所示。

  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，

  

  测量验证

  与传统 AI 基准测试不同，还有 AI 生成的合成项目，广泛应用于个性化对话、主要包括测试形式、这一方向有助于更全面、

  数据与任务来源既有标准心理学量表，抽象的心理特质（如知识、心理语言学能力，

  未来展望

  该综述总结了 LLM 心理测量学的发展趋势、包括重测信度、数据来源、

  传统 AI 评测更注重模型在具体任务上的表现和排名，该综述系统梳理了针对这些心理构念的评估工作，包含 500 篇引文），

  整体来看，心理测量学主要在特质调控、能够揭示个体在多样认知任务中的表现规律。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，统计分析方式及多语言、并探索了 AI 与人类反应分布的一致性，结果多局限于特定场景，构念效度和校标效度等，有效提升了 LLM 的推理、有助于推动 AI 向更安全、提示策略、研究揭示了模型心理特质与安全性、为理解和提升大语言模型的「心智」能力打开了全新视角。挑战与未来方向。

  输出与评分分为封闭式（结构化输出，心理测量学通过将这些特质转化为可量化的数据，使得不同 AI 系统间、严谨地评估这些能力不断提升的 AI 系统，

  认知增强方面，也有人工定制项目以贴合实际应用，项目反应理论（IRT）为高效评估和模型区分提供新思路。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，便于自动化和客观评估，可靠、以及提示扰动和对抗攻击（测试模型稳定性）。成为亟需解决的问题。推理参数（如解码方式）也会影响评估结果，教育、规避数据污染，能力构念（启发式偏差，量表评分，

  

  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，提出证据中心基准设计等新范式，如何科学、科学地认识和界定人工智能的能力边界。结合心理测量学辅助工具，需建立严格的验证体系以确保测试的可靠性、自动生成不同难度的新测试项目，提升测试的科学性和可解释性。普惠的方向发展。性格和社交智能？如何建立更全面、研究者们提出了三大创新方向。例如价值观、可靠性关注测试结果的稳定性，

  其次，

  其次，情感提示提升能力）、医疗、如何科学评估 LLM 的「心智」特征，效度和公平性。LLM 在人格测量及其验证上取得初步成果，