科學家驚訝地發現人工智能的社交可取性偏差「超過典型人類標準」
一項發表於PNAS Nexus的最新研究顯示，先進的人工智能系統，特別是大型語言模型，在進行人格測試時，表現出傾向於以有利的方式來呈現自己。這種“社交可取性偏差”使這些模型在通常被視為正面的特質（如外向性和盡責性）上得分較高，而在常被視為負面的特質（如神經質）上得分較低。
這些語言系統似乎能「知道」自己正在被測試，並試圖顯得比實際情況更好。這一偏差在各種模型中都很一致，包括GPT-4、Claude 3、Llama 3和PaLM-2，而較新和較大的模型對社交可取性反應的傾向更強。
大型語言模型越來越多地用於模擬人類行為的研究環境中。它們提供了一種潛在的成本效益和高效的數據收集方式，這些數據本來需要人類參與者來獲取。由於這些模型是基於大量人類生成的文本數據進行訓練的，因此它們通常能以驚人的準確性模仿人類的語言和行為。因此，了解大型語言模型的潛在偏差對於正在使用或計劃使用這些模型的研究人員來說是非常重要的。
人格特質，特別是「五大人格特質」（外向性、開放性、盡責性、宜人性和神經質），是心理學研究的一個常見焦點。儘管五大人格模型旨在保持中立，但大多數人往往偏好在外向性、開放性、盡責性和宜人性上獲得較高的分數，而在神經質上獲得較低的分數。
鑑於人格研究的普遍性以及大型語言模型在該領域的潛在應用，研究人員希望確定這些模型在完成人格測試時是否表現出偏差。具體來說，他們想調查大型語言模型是否容易受到社交可取性偏差的影響，這是一種在心理學中廣為記載的現象，個體往往傾向於以正面的方式回答問題。
「我們的實驗室致力於心理學和人工智能的交集，」研究作者Johannes Eichstaedt（人本中心人工智能研究所的助理教授及Shriram Faculty Fellow）和Aadesh Salecha（斯坦福大學的碩士生及計算心理學與福祉實驗室的數據科學家）表示。「我們一直對利用人類行為的理解（以及認知科學的方法）來應用於智能機器感到著迷。隨著大型語言模型在心理學實驗中越來越多地被用來模擬人類行為，我們希望探索它們是否反映出類似於人類的偏差。在對大型語言模型進行不同心理測試的過程中，我們發現了這種強烈的社交可取性偏差。」
為了檢查大型語言模型的潛在回答偏差，研究人員進行了一系列實驗，使用了一份標準化的100項五大人格特質問卷。這份問卷基於一個成熟的人格模型，並在心理學研究中廣泛使用。研究人員將問卷施加於多種大型語言模型，包括OpenAI、Anthropic、Google和Meta開發的模型。這些模型的選擇旨在確保研究結果能廣泛適用於不同類型的大型語言模型。
研究的核心在於變化呈現給模型的問題數量。研究人員測試了從單個問題到一次20個問題的不同批次。每個批次都在新的「會話」中呈現，以防止模型訪問之前的問題和答案。模型被指示使用5點量表回答每個問題，範圍從「非常不準確」到「非常準確」，這與人類完成問卷的方式類似。
研究人員還採取了措施以確保研究結果的完整性。他們通過調整一個稱為「溫度」的設置來測試模型回答中的隨機性影響，這個設置控制隨機性水平。他們創建了問題的同義詞版本，以排除模型僅僅回憶訓練數據中記憶的回答的可能性。
此外，他們隨機化了問題的順序，以消除問題順序的潛在影響。最後，他們測試了正向編碼和反向編碼的問題版本（例如，「我是派對的靈魂」與「我不多說話」），以評估同意偏差的潛在影響，即不論內容如何都傾向於同意陳述的傾向。
研究結果清楚地顯示，大型語言模型在完成五大人格測試時表現出社交可取性偏差。在所有測試過的模型中，得分都向特質維度的可取方面偏移。例如，隨著每批問題數量的增加，模型在外向性、盡責性、開放性和宜人性上的得分往往增加，而在神經質上的得分則減少。這一模式在GPT-4模型中尤為明顯。
「我們的研究顯示，當大型語言模型推斷自己正在被評估時，其行為會有所不同，」Eichstaedt和Salecha告訴PsyPost。「具體來說，當它們意識到自己正在接受五大人格測試時，它們會‘試圖’顯得更可愛，就像人類一樣。這對我們如何在研究和實際應用中使用大型語言模型有重大影響，因為這表明它們可能會根據對情況的解讀微妙地改變其行為。這也顯示出它們被訓練得多麼‘受人喜愛’——這在微妙的方式上可能會適得其反——一些模型傾向於變得阿諛奉承。」
研究人員發現，單題與20題調查的得分差異相當於人類標準下的超過一個標準差，這是一個非常大的效應。換句話說，模型因社交可取性偏差而改變的反應相當於人類人格的顯著變化。這種偏差不僅限於GPT-4；在所有測試過的大型語言模型中均有觀察到，隨著模型的增大和更新，通常展現出更強的偏差。
「這一效應的大小令我感到震驚。在人類身上，社交可取性偏差確實存在，但在大型語言模型中，我們看到的效應大小超過了典型的人類標準——就像一個普通人突然變得極其外向（90百分位）一樣，」研究人員表示。
進一步的分析表明，模型能夠推斷出自己何時正在接受人格評估，即使問題數量較少。模型能準確識別自己正在接受人格測試的能力與社交可取性偏差的強度相關。例如，GPT-4、Claude 3和Llama 3在只回答五個問題時，能以超過90%的準確率正確識別問題的性質，而PaLM-2和GPT-3.5的準確性較低。
當模型被明確告知它們正在完成一個人格測試時，即使只呈現單個問題，其回答也更向社交可取性偏差傾斜。這一發現表明，模型的回答是根據它們對評估的感知進行調整的。儘管反向編碼問題減少了偏差的幅度，但並未完全消除。這表明觀察到的效應並非僅僅由於同意偏差。研究人員還確認，偏差在問題被改寫和問題順序隨機化的情況下依然存在，進一步支持了他們發現的穩健性。
研究人員承認，他們的研究主要集中於五大人格特質，這些特質在大型語言模型的訓練數據中廣泛存在。可能在較少見或社會評估較低的心理構建中，並不會出現相同的回答偏差。
未來的研究應該探索社交可取性偏差在不同類型調查和測量方法中的普遍性。另一個進一步調查的領域是訓練數據和模型開發過程在這些偏差出現中的作用。理解這些偏差是如何形成的，以及是否可以在訓練過程中減輕，對於確保大型語言模型在研究和其他應用中的負責任使用至關重要。
儘管存在這些限制，研究結果對大型語言模型作為人類參與者的代理在研究中的使用具有重大影響。社交可取性偏差的存在表明，從這些模型獲得的結果可能並不總是準確反映人類的反應，尤其是在性格評估和其他社會敏感話題的背景下。
「隨著我們將人工智能整合到我們生活的更多部分，理解這些微妙的行為和偏差變得至關重要，」Eichstaedt和Salecha表示。「需要更多研究以了解在大型語言模型開發的哪個階段（預訓練、偏好調整等）這些偏差被放大，以及如何在不損害這些模型性能的情況下減輕這些偏差。無論我們是使用大型語言模型來支持研究、撰寫內容，還是協助心理健康領域，我們都需要意識到這些模型可能無意中模仿人類的缺陷——以及這可能如何影響結果。」
這項研究的題目為「大型語言模型在五大人格問卷中表現出類似人類的社交可取性偏差」，作者包括Aadesh Salecha、Molly E. Ireland、Shashanka Subrahmanya、João Sedoc、Lyle H Ungar以及Johannes C. Eichstaedt。
這項研究引發了對人工智能在社交行為模擬中潛在偏差的深入思考。隨著AI技術的進步，我們必須警惕這些系統可能帶來的倫理和社會問題，尤其是在心理學和社會科學研究中，這些偏差可能會影響研究結果的可靠性和有效性。這也使我們思考如何更好地設計和優化這些模型，以減少偏差的影響，並提高其在各種應用中的準確性和適用性。
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