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        大型语言模型 （LLM） 处于人工智能 （AI） 的最前沿，并已广泛用于对话交互。 然而，评估给定 LLM 的个性仍然是一个重大挑战。 香港理工大学（理大）的研究团队开发了一个人工智能驱动的评估系统，即语言模型语言人格评估 （LMA），能够通过语言分析来定量测量法学硕士的性格特征。

         人工智能和计算语言学的这项创新跨学科研究导致了强大的、数据驱动的人工智能工具的开发，用于评估细微的 LLM 人格特质和行为。 LML 系统代表了在理解 LLM 并使其更符合人类价值观和需求方面向前迈出的关键一步。 由教授领导。 理大工业及系统工程学系助理教授李力恒，研究成果已发表在计算语言学中。

         LML LML 旨在通过检查其输出中的语言模式、风格和其他与语言相关的特征来评估和描述法学硕士的个性。 该系统包括两个主要部分：适应性五大库存 （Adapted BFI） 和 AI 评估器。 LML 首先对 LLM 进行 Adapted-BFI，该 BFI 源自以前基于语言的性格评估理论。 然后，AI 评分者评估响应，将文本答案转换为代表人格特征的可量化数值。

         这项创新技术不仅通过为改进 AI 性格评估提供强大的框架来推进以人为本的 AI 和计算语言学，而且还应用于各个领域，包括教育和制造，以及商业应用，例如帮助公司满足合规要求和环境、社会 和治理报告。 它还支持可持续发展目标和加强法律服务。

         教授 Lee 说：“在解决 LLM 在捕捉人类人格的认知和情感维度方面的局限性时，我们的团队成功开发了新颖的评估工具，从语言角度评估 LLM 人格，与他们的功能能力和作范式保持一致。

         这项研究为理解 AI 和与 AI 交互开辟了新的可能性。 通过量化 LLM 人格，他们的可以针对特定应用定制通信方式，为人机之间更加个性化的交互铺平道路。

         教授 Lee 将他的研究技术基础转化为 AI 驱动的业务合规平台。 利用自然语言处理，该平台可以分析和解释大量文本数据和报告，包括由 LLM 生成的数据和报告。 AI 技术用于执行自动化数据收集、分析以及洞察生成，显著简化业务合规和报告流程。 LML 的整合突出了人工智能在评估基于语言的人格特征方面的细微差别能力，为定性商业和人类数据分析提供了潜在应用。