Ingrid Fadelli , Phys.org

Gaby Clark tərəfindən redaktə edilmiş , Robert Eqan tərəfindən nəzərdən keçirilmişdir

 Redaktorların qeydləriSimulyasiya edilmiş şəxsiyyətlərin insan şəxsiyyətlərinə yaxınlaşmasını tutmağa yönəlmiş komandanın qiymətləndirmə metodologiyasını təsvir edən şəkil. Kredit: Bai et al.

ChatGPT-nin meydana çıxmasından sonra böyük dil modellərinin (LLM) istifadəsi bütün dünyada getdikcə daha geniş yayılmışdır. LLM-lər müxtəlif dillərdə sorğuları sürətlə emal edə bilən və bəzən insanlar tərəfindən yazılmış kimi görünən cavablar yarada bilən, böyük yazılı mətnlər toplusunda öyrədilmiş süni intellekt (AI) sistemləridir.

Bu sistemlər getdikcə təkmilləşdikcə, insan şəxsiyyətlərini və davranışlarını simulyasiya edən virtual simvolları həyata keçirmək üçün istifadə edilə bilər. Bundan əlavə, bir neçə tədqiqatçı hazırda LLM-ləri əhatə edən psixologiya və davranış elmi tədqiqatları aparır, məsələn, onların konkret tapşırıqlar üzrə performansını sınayır və onu insanlarla müqayisə edir.

Hebei Neft Texnologiyaları Universitetinin və Pekin Texnologiya İnstitutunun tədqiqatçıları bu yaxınlarda LLM-lərin insan şəxsiyyət xüsusiyyətlərini və davranışlarını simulyasiya etmək qabiliyyətini qiymətləndirməyə yönəlmiş bir araşdırma apardılar. Onların arXiv preprint serverində dərc olunmuş məqaləsi , qurulmuş şəxsiyyətlərin (yəni, personaların) və ya LLM-lər tərəfindən ifadə edilən personajların ardıcıllığını və reallığını qiymətləndirmək üçün yeni çərçivə təqdim edir, eyni zamanda, persona realizmini tənzimləyən miqyas qanununun kəşfi də daxil olmaqla bir sıra mühüm tapıntıları bildirir.

“Sosial simulyasiyaları idarə etmək üçün LLM-lərdən istifadə açıq şəkildə böyük bir tədqiqat sərhədidir” dedi məqalənin həmmüəllifi Tianyu Huang Tech Xplore. “Təbiət elmlərində idarə olunan təcrübələrlə müqayisədə, sosial təcrübələr baha başa gəlir – bəzən hətta bəşəriyyət üçün tarixən baha başa gəlir. Hətta biznes və ya dövlət siyasəti kimi daha kiçik miqyaslı sahələr üçün potensial tətbiqlər genişdir.

https://googleads.g.doubleclick.net/pagead/ads?gdpr=0&us_privacy=1—&gpp_sid=-1&client=ca-pub-0536483524803400&output=html&h=280&slotname=2793866484&adk=2520359048&adf=1100001614&pi=t.ma~as.2793866484&w=750&fwrn=4&fwrnh=0&lmt=1761818326&rafmt=1&armr=3&format=750×280&url=https%3A%2F%2Ftechxplore.com%2Fnews%2F2025-10-literary-character-approach-llms-simulate.html&fwr=0&rpe=1&resp_fmts=3&wgl=1&aieuf=1&uach=WyJXaW5kb3dzIiwiMTkuMC4wIiwieDg2IiwiIiwiMTQxLjAuNzM5MC41NSIsbnVsbCwwLG51bGwsIjY0IixbWyJHb29nbGUgQ2hyb21lIiwiMTQxLjAuNzM5MC41NSJdLFsiTm90P0FfQnJhbmQiLCI4LjAuMC4wIl0sWyJDaHJvbWl1bSIsIjE0MS4wLjczOTAuNTUiXV0sMF0.&abgtt=6&dt=1761818322273&bpp=1&bdt=889&idt=114&shv=r20251024&mjsv=m202510280101&ptt=9&saldr=aa&abxe=1&cookie=ID%3Dfdc40d724f2dca57%3AT%3D1735367325%3ART%3D1761818142%3AS%3DALNI_MYStQ6fUQQQLyo5Z7z1h-XhXcWBtA&gpic=UID%3D00000f80eacffadc%3AT%3D1735367325%3ART%3D1761818142%3AS%3DALNI_MYaOugky0UawScoidzfbXof3-N-iw&eo_id_str=ID%3D878d521b85743f4c%3AT%3D1751526237%3ART%3D1761818142%3AS%3DAA-AfjZCLruwaFzoQORvGPwXS3Y2&prev_fmts=0x0&nras=1&correlator=4426530858821&frm=20&pv=1&rplot=4&u_tz=240&u_his=1&u_h=1080&u_w=1920&u_ah=1032&u_aw=1920&u_cd=24&u_sd=1&dmc=8&adx=448&ady=1910&biw=1905&bih=945&scr_x=0&scr_y=0&eid=31095508%2C31095510%2C31095515%2C31095530%2C95368094&oid=2&pvsid=8333045909560921&tmod=376086811&uas=0&nvt=1&ref=https%3A%2F%2Fphys.org%2F&fc=1920&brdim=0%2C0%2C0%2C0%2C1920%2C0%2C1920%2C1032%2C1920%2C945&vis=1&rsz=%7C%7CpeEbr%7C&abl=CS&pfx=0&fu=128&bc=31&plas=164x742_l%7C164x742_r&bz=1&td=1&tdf=2&psd=W251bGwsbnVsbCxudWxsLDNd&nt=1&ifi=2&uci=a!2&btvi=1&fsb=1&dtd=4355

“LLM tədqiqatının özü baxımından, bu modellər artıq təsirli riyazi və məntiqi qabiliyyətlər nümayiş etdirir. Bəzi tədqiqatlar hətta onların müvəqqəti və məkan anlayışlarını mənimsədiyini göstərir. LLM-lərin insan atributlarını daha da inkişaf etdirə biləcəyi və beləliklə, humanitar elmlərlə məşğul olub-olmaması başqa bir əsas sualdır.”Simulyasiya edilmiş şəxsiyyətlərin insan şəxsiyyətlərinə yaxınlaşmasında marjinal sıxlığı təsvir edən rəqəm. Kredit: Bai et al.

LLM-lərdən istifadə edərək insana bənzər xüsusiyyətlərin və qabiliyyətlərin təqlid edilməsində əsas problem mövcud modellərin tez-tez nümayiş etdirdiyi sistematik qərəzdir. Əvvəlki işlərin əksəriyyəti, məsələn, təlim məlumat dəstlərində və ya modellər tərəfindən istehsal olunan fərdi nəticələrdə müəyyən edilə bilən qərəzləri tənzimləməklə bu problemi hər bir halda həll etməyə çalışdı. Bunun əksinə olaraq, Huang və onun həmkarları LLM qərəzlərinin əsas səbəblərini həll edəcək ümumi bir çərçivə hazırlamağa başladılar.

“Birincisi, biz mövcud ədəbiyyatda metodoloji yanlış təsəvvürə diqqət yetiririk, yəni bir çox tədqiqatçı LLM-lərin şəxsiyyət simulyasiyasını qiymətləndirmək üçün insanlar üçün hazırlanmış psixometrik etibarlılıq test üsullarını birbaşa tətbiq edir” dedi məqalənin həmmüəllifi Yuqi Bai. “Biz bunun qəti uyğunsuzluq olduğunu iddia edirik. Bizim yanaşmamız təcrid olunmuş etibarlılıq ölçülərinə deyil, ümumi nümunələrə diqqət yetirməklə daha geniş baxışa qayıdır.”

Tədqiqatlarının bir hissəsi olaraq, tədqiqatçılar LLM-lər tərəfindən simulyasiya edilən şəxsiyyətlərin statistik xüsusiyyətlərinin insanlarda müşahidə olunan nümunələrlə uzlaşdığını müəyyən etməyə çalışdılar. LLM və insan şəxsiyyətlərinin hal-hazırda ortaq xüsusiyyətlərini müəyyənləşdirməyə çalışmaq əvəzinə, komanda süni intellekt və insan şəxsiyyətlərinin tədricən yaxınlaşmasına səbəb olacaq bir yol və ya dəyişənlər toplusunu təsvir etməyə ümid edirdi.

“Tədqiqatımız dərin bir qarışıqlıq dövründən keçdi” dedi Bai. “LLM tərəfindən yaradılan persona profillərindən istifadə ilkin olaraq güclü sistematik qərəzlərə gətirib çıxardı və sürətli mühəndislik məhdud təsir göstərdi – başqalarının tapdığı kimi. Tərəqqi dayandı. Sonra, komanda müzakirəsi zamanı biz başa düşdük ki, LLM-lər persona profilləri yaratdıqda, çox vaxt özlərini rezyume yazan kimi aparırlar – müsbət xüsusiyyətləri vurğulayır və mənfi cəhətləri basdırırlar.”

Nəhayət, Huang, Bai və onların həmkarları LLM-lərin romanlarda çatdıracaqları şəxsiyyətləri qiymətləndirməyə qərar verdilər. Bədii ədəbi əsərlər çox vaxt insan duyğularının və davranışlarının mürəkkəbliyini ələ keçirməkdə təsirli olduğundan, onlar LLM-lərdən öz romanlarını yazmağı xahiş etdilər.Simulyasiya edilmiş şəxsiyyətlərin insan şəxsiyyətlərinə yaxınlaşmasında yaş əyrisini təsvir edən rəqəm. Kredit: Bai et al.

“Bu, əhali səviyyəsində üçüncü eksperimentimiz oldu və nəticələr diqqətəlayiq oldu, çünki sistematik meyl kəskin şəkildə azaldı” dedi Bai. “Vikipediya ədəbi personajlarından istifadə edərək daha sonra aparılan təcrübələr simulyasiya edilmiş şəxsiyyət paylamalarının insan məlumatlarına daha çox yaxınlaşdığını göstərdi. Nəticə aydın idi: təfərrüat və realizm sistematik qərəzliyi aradan qaldıra bilər.”

Bu tədqiqatçılar tərəfindən toplanan tapıntılar LLM-lərin insan şəxsiyyət xüsusiyyətlərini qismən təqlid edə biləcəyini göstərir. Üstəlik, bu modellərin real personajları imitasiya etmək qabiliyyəti, gözlənilən “virtual xarakter”in daha zəngin və ətraflı təsvirləri ilə təmin edildikdə yaxşılaşdığı aşkar edilmişdir.

“Bizim əsas töhfəmiz LLM ilə idarə olunan sosial simulyasiyaların effektivliyini müəyyən edən əsas dəyişən kimi persona təfərrüatlarının səviyyəsini müəyyən etməkdir” deyə məqalənin həmmüəllifi Kun Sun izah etdi.

https://googleads.g.doubleclick.net/pagead/ads?gdpr=0&us_privacy=1—&gpp_sid=-1&client=ca-pub-0536483524803400&output=html&h=280&slotname=2793866484&adk=2520359048&adf=1916630570&pi=t.ma~as.2793866484&w=750&fwrn=4&fwrnh=0&lmt=1761818333&rafmt=1&armr=3&format=750×280&url=https%3A%2F%2Ftechxplore.com%2Fnews%2F2025-10-literary-character-approach-llms-simulate.html&fwr=0&rpe=1&resp_fmts=3&wgl=1&aieuf=1&uach=WyJXaW5kb3dzIiwiMTkuMC4wIiwieDg2IiwiIiwiMTQxLjAuNzM5MC41NSIsbnVsbCwwLG51bGwsIjY0IixbWyJHb29nbGUgQ2hyb21lIiwiMTQxLjAuNzM5MC41NSJdLFsiTm90P0FfQnJhbmQiLCI4LjAuMC4wIl0sWyJDaHJvbWl1bSIsIjE0MS4wLjczOTAuNTUiXV0sMF0.&abgtt=6&dt=1761818322273&bpp=1&bdt=889&idt=116&shv=r20251024&mjsv=m202510280101&ptt=9&saldr=aa&abxe=1&cookie=ID%3Dfdc40d724f2dca57%3AT%3D1735367325%3ART%3D1761818142%3AS%3DALNI_MYStQ6fUQQQLyo5Z7z1h-XhXcWBtA&gpic=UID%3D00000f80eacffadc%3AT%3D1735367325%3ART%3D1761818142%3AS%3DALNI_MYaOugky0UawScoidzfbXof3-N-iw&eo_id_str=ID%3D878d521b85743f4c%3AT%3D1751526237%3ART%3D1761818142%3AS%3DAA-AfjZCLruwaFzoQORvGPwXS3Y2&prev_fmts=0x0%2C750x280&nras=1&correlator=4426530858821&frm=20&pv=1&rplot=4&u_tz=240&u_his=1&u_h=1080&u_w=1920&u_ah=1032&u_aw=1920&u_cd=24&u_sd=1&dmc=8&adx=448&ady=4354&biw=1905&bih=945&scr_x=0&scr_y=638&eid=31095508%2C31095510%2C31095515%2C31095530%2C95368094&oid=2&psts=AOrYGskngbPR1x4KvX8ZYgBc8iDbC-yfO2z66Mjue-hqgX70yNIIX1RNRfpq1TNXzMc5BUtHdrnq7lRz6Tyg-MbEeCDgOHWezBogQNAy55jvcIzv8A&pvsid=8333045909560921&tmod=376086811&uas=3&nvt=1&ref=https%3A%2F%2Fphys.org%2F&fc=1920&brdim=0%2C0%2C0%2C0%2C1920%2C0%2C1920%2C1032%2C1920%2C945&vis=1&rsz=%7C%7CpeEbr%7C&abl=CS&pfx=0&fu=128&bc=31&plas=164x742_l%7C164x742_r&bz=1&td=1&tdf=2&psd=W251bGwsbnVsbCxudWxsLDNd&nt=1&ifi=3&uci=a!3&btvi=2&fsb=1&dtd=11463

“Tətbiq nöqteyi-nəzərindən, sosial platformalar və LLM API provayderləri artıq kütləvi, təfərrüatlarla zəngin istifadəçi profili məlumatlarına malikdirlər və bu, sosial simulyasiya üçün güclü bir təməl təşkil edir. Bu, həm böyük kommersiya potensialını, həm də ciddi etik və məxfilik problemlərini təqdim edir. Manipulyasiya nəzarətinin qarşısının alınması və insan muxtariyyətinin qorunması buna görə də kritik problemlərdir.”

Gələcəkdə bu son tədqiqat danışıq süni intellekt agentlərinin və ya konkret personajları real surətdə simulyasiya edən virtual personajların inkişafı haqqında məlumat verə bilər. Bundan əlavə, o, süni intellektlə simulyasiya edilmiş personaların risklərini araşdıran tədqiqatlara ilham verə bilər və LLM əsaslı virtual simvolların qeyri-etik istifadəsini məhdudlaşdırmaq və ya aşkar etmək üçün üsullar təqdim edə bilər.

Bu arada, komanda insan şəxsiyyətlərinin LLM simulyasiyasına rəhbərlik edən miqyas qanununu daha da araşdırmağı planlaşdırır. Məsələn, onlar daha zəngin persona verilənlər bazasında modellər hazırlamaq və ya daha mürəkkəb məlumat idarəetmə alətlərindən istifadə etmək istəyirlər.

Sun və Yuting Chen əlavə etdi: “Biz eyni zamanda oxşar miqyaslı hadisələrin dəyərlər kimi insana bənzər digər xüsusiyyətlərdə də olub-olmadığını araşdırmağı planlaşdırırıq”. “LLM-lərin gizli təsvirləri daxilində insan atributları ilə bağlı əvvəlki paylamaları daxililəşdirib etmədiyini yoxlamaq üçün xətti reqressiyaya əsaslanan araşdırma üsullarından istifadə edin. Bu gizli dünya modelini başa düşmək insan xüsusiyyətlərinin simulyasiyasının arxasında yatan mexanizmi aşkar edə bilər.”

Müəllifimiz İnqrid Fadelli tərəfindən sizin üçün yazılmış , Gaby Clark tərəfindən redaktə edilmiş və Robert Eqan tərəfindən yoxlanılmış və nəzərdən keçirilmiş bu məqalə diqqətli insan əməyinin nəticəsidir. Müstəqil elmi jurnalistikanı yaşatmaq üçün sizin kimi oxuculara güvənirik. Bu hesabat sizin üçün əhəmiyyət kəsb edirsə, lütfən, ianə (xüsusilə aylıq) nəzərdən keçirin. Siz təşəkkür olaraq reklamsız hesab əldə edəcəksiniz .

Ətraflı məlumat: Yuqi Bai və digərləri, LLM Simulyasiya edilmiş Şəxsiyyətdə Ölçmə Qanunu: Daha Ətraflı və Real Şəxsi Şəxsiyyət Profili Sizə Lazımdır, arXiv (2025). DOI: 10.48550/arxiv.2510.11734

Jurnal məlumatı: arXiv 

© 2025 Science X Network