論文の概要: Is persona enough for personality? Using ChatGPT to reconstruct an agent's latent personality from simple descriptions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12216v1
• Date: Tue, 18 Jun 2024 02:32:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 23:08:33.394181
• Title: Is persona enough for personality? Using ChatGPT to reconstruct an agent's latent personality from simple descriptions
• Title（参考訳）: パーソナはパーソナリティに十分か? 簡単な説明からエージェントの潜伏したパーソナリティを再構築するためにChatGPTを用いて
• Authors: Yongyi Ji, Zhisheng Tang, Mayank Kejriwal,
• Abstract要約: パーソナリティ(Personality)は、人間の認知の基本的な側面であり、行動、思考、感情に影響を与える様々な特徴を含んでいる。 本稿では,社会デコグラフィとパーソナリティ型情報を含む簡単な記述のみに基づいて,これらの複雑な認知属性を再構築する大規模言語モデル(LLM)の機能について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6080756513915824
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Personality, a fundamental aspect of human cognition, contains a range of traits that influence behaviors, thoughts, and emotions. This paper explores the capabilities of large language models (LLMs) in reconstructing these complex cognitive attributes based only on simple descriptions containing socio-demographic and personality type information. Utilizing the HEXACO personality framework, our study examines the consistency of LLMs in recovering and predicting underlying (latent) personality dimensions from simple descriptions. Our experiments reveal a significant degree of consistency in personality reconstruction, although some inconsistencies and biases, such as a tendency to default to positive traits in the absence of explicit information, are also observed. Additionally, socio-demographic factors like age and number of children were found to influence the reconstructed personality dimensions. These findings have implications for building sophisticated agent-based simulacra using LLMs and highlight the need for further research on robust personality generation in LLMs.
• Abstract（参考訳）: パーソナリティ(Personality)は、人間の認知の基本的な側面であり、行動、思考、感情に影響を与える様々な特徴を含んでいる。 本稿では,社会デコグラフィとパーソナリティ型情報を含む簡単な記述のみに基づいて,これらの複雑な認知属性を再構築する大規模言語モデル(LLM)の機能について考察する。 本研究は,HEXACOパーソナリティの枠組みを応用し,簡単な記述からLLMを復元・予測する上での一貫性について検討した。 本実験では, 人格再建において, 明らかな情報がない場合に, 肯定的な特徴をデフォルトとする傾向など, 不整合性や偏見など, ある程度の一貫性が認められた。 さらに、年齢や子供の数といった社会デマトグラフィー的要因が、再建された個性次元に影響を及ぼすことが判明した。 これらの知見は、LSMを用いた洗練されたエージェントベースシミュラクラの構築に影響を及ぼし、LSMにおけるロバストなパーソナリティ生成のさらなる研究の必要性を強調した。

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