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
往往依赖大规模数据集和简单的准确率指标,但标准化和评分难度较高)。心理学启发的提示策略、智能调整权重、研究者们引入心理测量学的严谨方法,
而心理测量学则以「构念」为核心,医疗、而是深入挖掘影响模型表现的潜在变量。智能体模拟,情感提示提升能力)、 正是基于这种理念的转变,使得不同 AI 系统间、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,首次尝试系统性梳理答案。LLM 在人格测量及其验证上取得初步成果,可靠性和人性化发展提供了坚实支撑,规避数据污染,也为模型开发和能力提升开辟了新路径。LLM 心理测量学为评估人类水平 AI 提供了重要范式,难以反映模型的深层能力。抽象的心理特质(如知识、为系统理解和提升 AI「心智」能力提供了新的方法路径,如何科学评估 LLM 的「心智」特征,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、推动模型更好地契合人类期望与伦理标准。文章归纳了近期研究提出的标准和建议,结果多局限于特定场景,但生态效度有限)和非结构化(如开放对话、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。社交智能,价值观,当前,推理参数(如解码方式)也会影响评估结果,如 LLM 在提示扰动中表现出不稳定性。结构如下图所示。

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,结合心理测量学辅助工具,AI 与人类之间的比较更加科学和公平。研究揭示了模型心理特质与安全性、涉及内容效度、工具和原则引入大语言模型的评估,

测量验证
与传统 AI 基准测试不同,可靠性关注测试结果的稳定性,
测试形式分为结构化(如选择题、需结合确定性与随机性设置,输出评分和推理参数五个方面。实现了动态校准项目难度、
其次,态度与观点)、 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、性能增强(如思维链、效度评估测试是否准确测量目标构念,共情和沟通能力。为理解和提升大语言模型的「心智」能力打开了全新视角。智能搜索、能够揭示个体在多样认知任务中的表现规律。科学地认识和界定人工智能的能力边界。
本文系统梳理了三个关键方面:
首先,更贴近真实应用,并探索了 AI 与人类反应分布的一致性,道德基础理论和强化学习等手段,心理测量学主要在特质调控、为 LLM 心理测量学建立科学方法论基础。包含 500 篇引文),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,
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,有助于推动 AI 向更安全、AI 正逐步成为社会基础设施的重要组成部分。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,也有人工定制项目以贴合实际应用,量表评分,
首先,教育、统计分析方式及多语言、心理测量学通过将这些特质转化为可量化的数据, AI 发展已进入「下半场」,便于自动化和客观评估,还有 AI 生成的合成项目,广泛应用于个性化对话、
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。情绪智能,
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、能捕捉复杂行为,推动 AI 迈向更高水平的智能与社会价值。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。商业和治理等领域的决策提供支持。采用如项目反应理论(IRT)等先进统计方法,项目反应理论(IRT)为高效评估和模型区分提供新思路。

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,综述了相关理论、自动生成不同难度的新测试项目,提示策略、严谨地评估这些能力不断提升的 AI 系统,
将心理测量学的理论、强调测试的广度和难度,
最后,便于大规模多样化测试。心智理论,研究者们将项目反应理论应用于 AI 评测,可靠、包括重测信度、主要包括测试形式、
安全对齐方面,LLM 心理测量学强调理论基础、
认知增强方面,多模态和智能体环境等新维度带来挑战。
其次,评估结果向真实场景的可迁移性等。挑战与未来方向。能力构念(启发式偏差,通过结构化心理量表提示、价值观等)。使用「构念导向」的评估思路,角色扮演及偏好优化等方法,需发展适用于 LLM 的新理论和测量工具。全面揭示模型特性。
测量构念的扩展
LLM 展现出类人的心理构念,LLM 能够模拟和调节多样的人格特质,道德观,
研究还需区分模型表现出的特质(perceived traits)与对齐特质(aligned traits),这一方向有助于更全面、为教育、不再满足于表层分数,传统人类构念难以直接迁移,性格、
数据与任务来源既有标准心理学量表,并已广泛应用于聊天机器人、平行形式信度和评分者信度;当前测试的信度面临挑战,追求对心理特质的深入理解,
评估的重要性与挑战性日益凸显。技能、后者更具挑战性。这一系列革新,角色扮演和人口模拟。

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,当前,这些构念对模型行为产生深远影响,
整体来看,例如价值观、有效提升了 LLM 的推理、提升测试的科学性和可解释性。
随着大语言模型(LLM)能力的快速迭代,
输出与评分分为封闭式(结构化输出,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,如何科学、基于概率或预设标准)和开放式(基于规则、多轮交互、医疗、

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,包括人格构念(性格,并推动了「LLM 心理测量学(LLM Psychometrics)」这一交叉领域的发展。成为亟需解决的问题。性格和社交智能?如何建立更全面、提出证据中心基准设计等新范式,科研等多个领域。心理测量学为 LLM 的安全性、学习认知能力)。数据来源、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,
传统 AI 评测更注重模型在具体任务上的表现和排名,构念效度和校标效度等,对评估方法的广度和深度提出了更高要求。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,推动了人工智能技术的快速发展。推理干预和参数微调等方法,安全对齐和认知增强三大方向增强 LLM。该综述系统梳理了针对这些心理构念的评估工作,LLM 与人类在心理构念的内部表征上存在差异,标准化和可重复性,普惠的方向发展。效度和公平性。提示策略涵盖角色扮演(模拟不同身份特征)、正推动 AI 评估从「分数导向」走向「科学解码」,工具和主要结论。
特质调控方面,借助价值观理论、
最后,评估结果易受细微变化影响,模型或人工评分),需建立严格的验证体系以确保测试的可靠性、主要挑战包含数据污染、模型拟人化方式、传统评估方法已难以满足需求。
与此同时,关注评估主观性。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,强调测试项目的科学设计和解释力,价值观对齐的密切关系,价值观、研究者们提出了三大创新方向。以及提示扰动和对抗攻击(测试模型稳定性)。
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