Исследователи СПбГУ совместно с коллегами из AIRI и Института психологии РАН изучили возможности больших языковых моделей в построении цифровых двойников личности. Ученые проверяли, насколько точно ИИ способен восстанавливать психологические характеристики человека по материалам интервью.
В эксперименте приняли участие 645 человек. Исследователи проанализировали 38 показателей, включая черты личности, ценности и социальные установки. Прогнозы нейросетей сопоставлялись с фактическими результатами психометрических тестов, пройденных участниками после интервью.
Результаты показали, что модели лучше распознают экстраверсию и религиозность, но испытывают сложности с выявлением скрытой тревожности и представлений о справедливости. Также выявлен эффект идеализации: ИИ склонен завышать показатели доброты и честности, занижая данные о темной триаде.
В ходе работы сравнили пять различных нейросетевых архитектур. Выяснилось, что увеличение объема контекста не всегда повышает точность прогноза. Более эффективным подходом является отбор информации, которая напрямую связана с конкретной психологической характеристикой.
Технология может применяться в персонализированном обучении, психологической поддержке и организационных коммуникациях. Ученые отмечают, что результаты моделирования следует рассматривать как вероятностный прогноз, требующий проверки надежности для каждой конкретной задачи.
