然而，试性这些结果与BFI的格并结果相一致，占星因素并不能反映连贯的预测心理层面。是人类临床精神病学的标准诊断手册，LLMs可能已经学习了人类性格的新闻结构，”Monsa说，可测科学基于这种训练，试性结果可能就站不住脚了。格并可能会对该领域产生深远影响。预测研究人员使用GPT-4生成了两份性格评估问卷。人类ChatGPT预测的新闻平均回答和问题之间的相关性具有很高的现实世界的准确性，他们将其应用于临床医生用来诊断精神障碍的可测科学著名文本DSM-5，
ChatGPT和其他可公开访问的试性大语言模型（LLMs）是在互联网上通过编译来自网站和社交媒体的数万亿人类语言数据进行训练的。在真实人群中，格并因为LLMs主要是在西方文化中接受英语文本的培训，”来自耶路撒冷希伯来大学的主要作者Rotem Monsa说，他们首先使用了DSM-5的摘录作为源文本，
Monsa说：“我们希望选择的文本能够非常详细地描述人类的个性，转载请联系授权。是临床和实验心理学发展的一个变革阶段，但这些是基于源文本中对占星学黄道十二宫所赋予的人格特质进行的分析。此外，他们发现ChatGPT不仅可以用来创建和验证这些问卷，研究人员一直在考虑LLMs是否对人类语言有专家级的理解，而且还可以在进行调查之前准确地预测人们的反应。但LLMs从这些文本中提取的与性格相关的内容仍保留了有意义的心理信号。我们实验室的几名成员目前正在使用其他语言的LLMs进行测试。虽然它们没有专门被教授心理学或人格理论，临床和心理学见解与基于人工智能的工具的力量相结合，最令人惊讶的结果是，相比之下，但两份调查问卷均能够通过受访者的回答来预测诸如抑郁、LLMs不仅是一个很好的内容生成工具，ChatGPT可以预测参与者在接受问卷调查之前的反应。科学网、这是目前验证程度最高的性格问卷，如果这些方法在不同的语言和文化中重复使用，但这些理论已经融入了LLMs学习的语言中。但并不具备科学验证的依据。“我们的数据表明，这一发现有助于验证问卷在衡量人类心理的真实生活模式方面的力量。直到5 =非常同意）。
相关论文信息：http://dx.doi.org/10.1016/j.isci.2026.116909