行为历史提升LLM合成人格预测研究

2026年10月15日，arXiv Artificial Intelligence发布一项研究，用845名美国成年人的两波面板数据测试LLM合成受访者的个体预测能力。研究比较无信息、人口统计、人格特质、认知分数和行为历史五种条件。结果显示，仅靠描述的人格画像只能恢复53-67%的人类个体间差异，个体预测信息量仅为人类重测的7-12%；加入行为历史后，差异恢复至接近人类水平，信息量升至28%，并在全部17个人口统计组中信息量最高。研究结论为，对LLM合成人格而言，受访者过去的回答比对其人格的描述更能提升个体层面的预测。该研究由Khashayar Pourtaheri与Ahmad Zareei发表。目前未见后续跟进报道。

AI 根据报道生成 · 18 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。