論文の概要: Can AI Understand Human Personality? -- Comparing Human Experts and AI Systems at Predicting Personality Correlations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08170v1
• Date: Wed, 12 Jun 2024 13:03:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 16:55:44.845381
• Title: Can AI Understand Human Personality? -- Comparing Human Experts and AI Systems at Predicting Personality Correlations
• Title（参考訳）: AIは人格を理解できるか?-人格相関の予測における人間専門家とAIシステムの比較
• Authors: Philipp Schoenegger, Spencer Greenberg, Alexander Grishin, Joshua Lewis, Lucius Caviola,
• Abstract要約: パーソナリティマップや GPT-4o や Claude 3 Opus といった一般的な LLM など,特殊なディープニューラルネットワークの能力をテストする。 個々の人間と比較すると、すべてのAIモデルは、普通の人々や学術専門家の大多数よりも優れた予測をします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.07853967415879
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We test the abilities of specialised deep neural networks like PersonalityMap as well as general LLMs like GPT-4o and Claude 3 Opus in understanding human personality. Specifically, we compare their ability to predict correlations between personality items to the abilities of lay people and academic experts. We find that when compared with individual humans, all AI models make better predictions than the vast majority of lay people and academic experts. However, when selecting the median prediction for each item, we find a different pattern: Experts and PersonalityMap outperform LLMs and lay people on most measures. Our results suggest that while frontier LLMs' are better than most individual humans at predicting correlations between personality items, specialised models like PersonalityMap continue to match or exceed expert human performance even on some outcome measures where LLMs underperform. This provides evidence both in favour of the general capabilities of large language models and in favour of the continued place for specialised models trained and deployed for specific domains.
• Abstract（参考訳）: パーソナリティマップ(PersonalityMap)やGPT-4oやClaude 3 Opus(Claude 3 Opus)といった一般的なLLMの、人間のパーソナリティを理解する能力をテストする。 具体的には,人格項目間の相関関係を予測する能力と,一般人と学術的専門家の能力とを比較した。 個々の人間と比較すると、すべてのAIモデルは、普通の人々や学術専門家の大多数よりも優れた予測をします。 しかし、各項目の中央値予測を選択すると、異なるパターンが見つかる: 専門家とパーソナリティマップは、LSMを上回り、ほとんどの尺度に人々を配置します。 以上の結果から,LLMは人格項目間の相関を推定する上で,ほとんどの人よりも優れているが,PersonalityMapのような専門モデルでは,LLMが劣る結果の指標においても,熟練した人間のパフォーマンスに適合または超え続けていることが示唆された。 これは、大きな言語モデルの一般的な能力を支持する証拠と、特定のドメインのために訓練され、デプロイされた専門モデルのための継続的な場所を支持する証拠を提供する。

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