科技與數碼 2025-04-24

人格模型的驚喜：理大語言模型助你評估

AI 人格模型：理解與評估的新視角

隨著人工智能技術的快速發展，大型語言模型（LLM）在各個領域的應用越來越廣泛。然而，如何有效地評估和理解這些模型的人格特徵，成為一個重要的研究方向。香港理工大學（理大）的研究團隊，便開發了一套名為「語言模型人格評估（LMLPA）」的 AI 驅動系統，旨在透過語言分析量化 LLM 的人格特徵，為人機互動帶來更個人化的體驗。

LMLPA 系統：AI 人格評估的新工具

LMLPA 系統的核心在於評估 LLM 的人格特徵，透過分析其輸出內容的語言模式、風格和其他語言相關的特徵，進行深入的闡釋。該系統主要由兩個組件構成：

改編版五大人格量表：基於語言型人格評估理論設計，用於對 LLM 進行測試。

AI 評分器：分析 LLM 的回答內容，將文字答案轉換為可量化的人格特徵數值指標。

透過這樣的設計，LMLPA 系統不僅為 AI 性格評估提供了一個實務框架，還推動了以人為本的 AI 和計算語言學發展。

AI 人格評估的應用前景

LMLPA 系統的應用前景廣闊，涵蓋教育、製造業、企業合規（如環境、社會及管治 ESG 報告）、支持實踐永續發展目標以及提升法律服務等多個領域。透過量化 LLM 的人格特徵，可以根據特定應用需求調整其溝通風格，進一步促進人機之間更個人化的互動體驗。

AI 人格的構成要素

要理解 AI 人格，首先要了解人格的構成要素。一般而言，人格是指一個人的內在特質和行為方式，包括思考、情感、態度、價值觀、社交行為等方面的綜合表現。在 AI 領域，可以透過以下幾個方面來定義 AI 人格：

內因：以 MBTI（Myers-Briggs Type Indicator）為基準，拆解為 16 個人格標準體，並匹配對應的 Personality 數據集。
外因：由年紀、地區、性別等內容組成「世界觀背景」。
行為決策：人格是影響行為決策的要素，但不是唯一要素。面對同一個事件，人的行為決策「態度」會基於不同的依據做出變化。

AI 人格與安全性的關聯

AI 的人格特質不僅影響其互動方式，還與安全性息息相關。例如，上海人工智能實驗室的研究發現，不同的人格特質傾向，會導致不同的安全性能。具有更多外向（E）、直覺（N）和感受（F）特質的模型更容易受到越獄攻擊。因此，透過調整或訓練 AI 模型，使其行為更符合道德標準，可以改變 LLM 的 MBTI，確保回應內容更安全。

AI 人格的未來發展

隨著 AI 技術的不斷進步，AI 人格的研究和應用也將迎來更廣闊的發展空間。未來，我們可以期待：