論文の概要: The Personality Illusion: Revealing Dissociation Between Self-Reports & Behavior in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.03730v2
• Date: Fri, 05 Sep 2025 01:39:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-08 12:28:42.592008
• Title: The Personality Illusion: Revealing Dissociation Between Self-Reports & Behavior in LLMs
• Title（参考訳）: パーソナリティ・イリュージョン : LLMにおける自己申告と行動の解離
• Authors: Pengrui Han, Rafal Kocielnik, Peiyang Song, Ramit Debnath, Dean Mobbs, Anima Anandkumar, R. Michael Alvarez,
• Abstract要約: 人格特性は、人間の行動の予測因子として長い間研究されてきた。 近年のLarge Language Models (LLM) は, 人工システムに類似したパターンが出現する可能性を示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.15472325639723
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Personality traits have long been studied as predictors of human behavior. Recent advances in Large Language Models (LLMs) suggest similar patterns may emerge in artificial systems, with advanced LLMs displaying consistent behavioral tendencies resembling human traits like agreeableness and self-regulation. Understanding these patterns is crucial, yet prior work primarily relied on simplified self-reports and heuristic prompting, with little behavioral validation. In this study, we systematically characterize LLM personality across three dimensions: (1) the dynamic emergence and evolution of trait profiles throughout training stages; (2) the predictive validity of self-reported traits in behavioral tasks; and (3) the impact of targeted interventions, such as persona injection, on both self-reports and behavior. Our findings reveal that instructional alignment (e.g., RLHF, instruction tuning) significantly stabilizes trait expression and strengthens trait correlations in ways that mirror human data. However, these self-reported traits do not reliably predict behavior, and observed associations often diverge from human patterns. While persona injection successfully steers self-reports in the intended direction, it exerts little or inconsistent effect on actual behavior. By distinguishing surface-level trait expression from behavioral consistency, our findings challenge assumptions about LLM personality and underscore the need for deeper evaluation in alignment and interpretability.
• Abstract（参考訳）: 人格特性は、人間の行動の予測因子として長い間研究されてきた。 LLM(Large Language Models)の最近の進歩は、人工システムに類似したパターンが出現しうることを示唆している。 これらのパターンを理解することは極めて重要ですが、以前の作業は主に、振る舞いの検証をほとんど行わずに、単純化された自己報告とヒューリスティックなプロンプトに依存していました。 本研究では,(1)学習段階における特性プロファイルの動的出現と進化,(2)行動課題における自己申告形質の予測的妥当性,(3)自己申告行動と行動の両方に対するペルソナ注入などの目的的介入の影響の3次元にわたって,LLMの性格を体系的に特徴づける。 その結果,命令アライメント (例えばRLHF, 命令チューニング) は特徴表現を著しく安定化させ, 人のデータを反映する特性相関を強くすることがわかった。 しかし、これらの自己報告された特徴は行動を確実に予測することができず、観察された関連性はしばしば人間のパターンから分岐する。 ペルソナ注射は意図した方向への自己申告を成功させる一方で、実際の行動にほとんど、あるいは矛盾しない効果を与える。 表面的特徴表現と行動整合性を区別することにより,LLMの個性に関する仮定に挑戦し,アライメントと解釈可能性のより深い評価の必要性を浮き彫りにした。

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