Inferring personality from a live interaction with an LLM: Predictions are internally consistent and show convergent validity
تُظهر هذه الدراسة المسجلة مسبقاً أن النماذج اللغوية الكبيرة يمكنها استنتاج سمات الشخصية الخمس الكبرى بشكل موثوق من المحادثات المباشرة، مع اتساق داخلي وصلاحية تقاربية عاليين، لا سيما بالنسبة لسمتي العصابية والمقبولية، رغم تباين الأداء باختلاف قابلية ملاحظة السمات واستراتيجية التلقين.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
على مدى عقود، اعتمد علماء النفس على أداة بسيطة لفهم من نحن: الاستبيان. يجلس الأشخاص ويقيمون أنفسهم بناءً على سلسلة من العبارات، مجيبين عما إذا كانوا يتفقون أو يختلفون مع أفكار حول كونهم اجتماعيين، أو منظمين، أو قلقين. هذه الطريقة فعالة وقد منحتنا خريطة معيارية للشخصية الإنسانية، تُعرف غالبًا باسم "العناصر الخمسة الكبرى". هذه السمات الخمس — الانفتاح على التجارب الجديدة، وضمير اليقظة (اليقظة الضميرية)، والانبساط، والمقبولية، والعصابية — تعمل كإطار لوصف كيفية تفكير الناس وشعورهم وسلوكهم. ومع ذلك، فإن هذا النهج يشوبه عيب؛ فهو يطلب من الناس النظر إلى الداخل والحكم على أنفسهم، وهي عملية يمكن أن تشوبها الرغبة في الظهور بصورة معينة أو مجرد أخطاء في التأمل الذاتي. كما أنه يفتقد التفاصيل الغنية والمعقدة لكيفية تحدثنا وتفاعلنا في العالم الحقيقي.
مؤخرًا، ظهر نوع جديد من التكنولوجيا قد يغير طريقة قياسنا لهذه السمات. نماذج اللغات الكبيرة هي برامج حاسوبية تدربت على كميات هائلة من النصوص، وهي قادرة على إجراء محادثات تبدو بشرية بشكل مدهش. ولأن هذه النماذج قد قرأت الكثير من الكتابات البشرية، يمكنها أحيانًا رصد أنماط في كيفية استخدام الناس للكلمات، مما يكشف عن شخصيتهم الكامنة. والسؤال الذي بدأ الباحثون في طرحه هو ما إذا كان بإمكان الحاسوب الاستماع إلى محادثة حقيقية وتخمين شخصية الشخص بدقة، بمجرد سماع حديثه، دون أن يضطر لملء أي استمارة.
وضع فريق من الباحثين في جامعة بون خطة لاختبار هذه الفكرة. فقد دعوا 117 شخصًا لإجراء محادثة لمدة عشر دقائق مع "روبوت دردشة" يعمل بالذكاء الاصطناعي. تم إعطاء الروبوت تعليمات محددة: طرح أسئلة مفتوحة حول الأسبوع الماضي للمشارك، مع إبقاء إجاباته قصيرة، كل ذلك أثناء محاولة جمع معلومات كافية لفهم شخصية الشخص. كان الهدف هو معرفة ما إذا كان بإمكان الحاسوب استخراج ملف تعريف للشخصية من هذا التبادل القصير. وبعد انتهاء المحادثة، طلب الباحثون من الروبوت تقييم شخصية المشارك بناءً على السمات الخمس الرئيسية. ولضمان متانة النتائج، طلب الباحثون من المشاركين أيضًا ملء استبيان شخصية معياري عن أنفسهم، لتوفير معيار للمقارنة مع تخمينات الحاسوب.
اختبر الباحثون طريقتين مختلفتين لطلب إصدار الحكم من الحاسوب. في النهج الأول، طلبوا ببساطة من النموذج تقييم الشخص في السمات الخمس بناءً على المحادثة. وفي النهج الثاني الأكثر تعقيدًا، قاموا بتغذية الحاسوب بالقائمة الدقيقة للأسئلة من اختبار الشخصية المعياري وطلبوا منه تخمين كيف كان سيجيب الشخص على كل منها. أظهرت النتائج أن الحاسوب كان جيدًا بشكل مدهش في هذه المهمة. وعندما تحقق الباحثون من اتساق تقييمات الحاسوب، وجدوا أن النموذج يفهم بنية الشخصية تمامًا كما يفعل عالم النفس البشري. كانت الدرجات التي أنتجها الحاسوب متسقة داخليًا، مما يعني أنه لم يعطِ إجابات متناقضة لنفس الشخص.
والأهم من ذلك، تطابقت تقييمات الحاسوب مع التقارير الذاتية للمشاركين. وُجدت أقوى حالات التطابق في "العصابية"، التي تتعلق بالاستقرار العاطفي والقلق، و"المقبولية"، التي تتعلق باللطف والتعاون. كان الحاسوب بارعًا بشكل خاص في رصد علامات الاكتئاب والتعاطف في طريقة حديث الناس. ومع ذلك، واجهت التكنولوجيا صعوبة مع سمات أخرى؛ فقد وجد صعوبة في التنبؤ بمدى كون الشخص اجتماعيًا أو منفتح الذهن. ومن المرجح أن هذا الصعوبة تنبع من طبيعة المحادثة نفسها؛ فسمات مثل الانبساط تظهر غالبًا في كيفية تصرف الأشخاص في المجموعات أو مدى طاقتهم في الواقع، وهي أمور يصعب التقاطها في دردشة نصية مع آلة. وبالمثل، فإن الإبداع والانفتاح غالبًا ما تكون عمليات داخلية لا تترك دائمًا أثرًا واضحًا في محادثة قصيرة.
كما بحثت الدراسة فيما إذا كان الحاسوب متحيزًا. كانت هناك مخاوف من أن النموذج قد يعتمد على الصور النمطية، مثل افتراض أن النساء أكثر عاطفية من الرجال، لمجرد أنه قرأ تلك الأفكار في بيانات تدريبه. ومع ذلك، نظرًا لأن الباحثين أخفوا جنس المشاركين عن روبوت الدردشة، لم يقم الحاسوب بتضخيم هذه الصور النمطية. كانت الاختلافات التي وجدها بين الرجال والنساء متسقة مع ما قاله المشاركون عن أنفسهم، مما يشير إلى أن النموذج كان يتفاعل مع الأشخاص الحقيقيين بدلاً من التصورات المسبقة. ومع ذلك، وجد الباحثون أن الحاسوب مال إلى أن يكون لطيفًا للغاية في أحكامه؛ فقد أعطى درجات أعلى لسمات مثل المقبولية ويقظة الضمير، ودرجات أقل للعصابية، ربما لأنه مبرمج ليكون مهذبًا أو لأنه اعتمد نسخة "لطيفة" من الشخص.
وعلى الرغم من أن توقعات الحاسوب لم تكن مثالية، إلا أن الدراسة تشير إلى أننا نتحرك نحو مستقبل يمكن فيه فهم الشخصية من خلال المحادثة الطبيعية بدلاً من مجرد قوائم التحقق. وجد الباحثون أن الطريقة الأبسط المتمثلة في طلب تقييم عام كانت تعمل بشكل أفضل من الطريقة الأكثر تعقيدًا المتمثلة في تغذية الحاسوب بأسئلة الاختبار، والتي تسببت في فشل النظام بشكل أكبر. وهذا يشير إلى أن النموذج لديه إدراك حدسي للشخصية لا يحتاج دائمًا إلى إطار عمل صارم ليعمل. وتوحي النتائج بأنه بينما لا تزال هذه الأدوات غير جاهزة لاستبدال علماء النفس البشر أو اتخاذ قرارات تغير الحياة، إلا أنها يمكن أن تستخلص بنجاح إشارات ذات مغنى حول من نحن من الكلمات التي نختار قولها. ومع تحسن التكنولوجيا، وتصبح المحادثات أطول وأكثر تفصيلًا، قد تصبح القدرة على قراءة الشخصية من الكلام وسيلة جديدة وقوية لفهم العقل البشري.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.