ChatGPT an ENFJ, Bard an ISTJ: Empirical Study on Personalities of Large Language Models

要約

大規模言語モデル (LLM) は人工知能の分野で目覚ましい進歩を遂げ、人間とコンピューターの相互作用を大幅に再構築しました。
私たちは LLM のパフォーマンスに焦点を当てるだけでなく、その行動特性を理解することの重要性を認識し、心理学的観点からその特徴を調査します。
私たちの研究では、心理学の枠組みである特性理論を利用して、LLM が示す行動パターンを調べています。
まず、ChatGPT によって示される性格タイプの一貫性を評価することに焦点を当てます。
さらに、実験には、さらに 7 つの言語に対する言語間の影響と、他の 4 つの LLM の調査が含まれています。
さらに、この研究では、ChatGPT が指示や文脈上の手がかりに応じて性格の変化を示すことができるかどうかも調査されています。
この調査結果は、ChatGPT が指示やコンテキストに関係なく、ENFJ の性格を一貫して維持していることを示しています。
LLM のパーソナライゼーションに光を当てることで、私たちの研究がこの分野のさらなる研究の触媒として役立つことを期待しています。

要約(オリジナル)

Large Language Models (LLMs) have made remarkable advancements in the field of artificial intelligence, significantly reshaping the human-computer interaction. We not only focus on the performance of LLMs, but also explores their features from a psychological perspective, acknowledging the importance of understanding their behavioral characteristics. Our study examines the behavioral patterns displayed by LLMs by employing trait theory, a psychological framework. We first focus on evaluating the consistency of personality types exhibited by ChatGPT. Furthermore, experiments include cross-lingual effects on seven additional languages, and the investigation of four other LLMs. Moreover, the study investigates whether ChatGPT can exhibit personality changes in response to instructions or contextual cues. The findings show that ChatGPT consistently maintains its ENFJ personality regardless of instructions or contexts. By shedding light on the personalization of LLMs, we anticipate that our study will serve as a catalyst for further research in this field.

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