LLMは個別の性格（人格）特性を持つとの報告です。
Deep Mind、慶應大学、UCバークレー、ケンブリッジ大学などによる共同研究が行われました。
プロンプトフレームワークによって測定と性格形成の両方ができるとのこと。
◯ Greg Serapio-García et al., “Personality Traits in Large Language Models”
研究者らは、❶「LLMの性格特性の測定手法」と❷「LLMに性格特性を持たせる手法」の二つを開発しました。
いずれも具体的なプロンプト指示で構成されるフレームワークです。
■方法論
① IPIP-NEOとBFIという2つの異なる心理測定テストを用いたプロンプトフレームワークを構築した
（Big 5性格特性の識別を含む手法）
② 性格形成フレームワークはアイテム前置詞、アイテム自体、アイテム後置詞の3部分から構成される
■実験結果
① 測定手法の信頼性が確認された
② 本プロンプトフレームワークで性格の形成が可能とわかった
なお、特定の性格を形成されたLLMが、バイアスを含む出力をするリスクについては注意深く観察する必要があるとのことです。
※Big 5性格特性とは、外向性、協調性、誠実性、神経症傾向、開放性を軸に、それぞれの度合いを測定することで理解できる性格特性のこと
