ChatGPTに心理学理論に基づいてユーザーの性格特性を診断させる手法『PsyCoT』が作成され検証されました。
性格診断に特化したモデルに匹敵する性能を持つとのこと。
MetaやTencentなどの研究者らによる発表です。
@ Tao Yang et al., “PsyCoT: Psychological Questionnaire as Powerful Chain-of-Thought for Personality Detection”
LLMに性格を持たせる取り組みは熱を帯びていますが、一方でユーザー自身の性格をLLMに分析させることにも注目が集まっています。
そこで研究者らはビッグファイブ性格特性の理論をもとにChatGPTに推論を実行させるアプローチ『PsyCoT』を作成し、性能を検証しました。
■『PsyCoT』の主なポイント
① 心理学の調査理論「ビッグファイブ性格特性」をCoTに組み込む
② 数ターンの会話で分析が完了するように設計
③ Kaggleデータセットなどを使用して手法を検証
■実際のプロンプト例
（※論文をもとに日本語で具体化した例です。）
ユーザー：
上記の文章から、以下の理論に基づいて書き手の性格特性を分析してください。
理論名：ビッグファイブ性格特性
理論の概要：協調性、外向性、開放性、神経症的傾向、誠実性の5つにおける性格特性をスコアで分析
各性格特性の項目内訳：
協調性→…
外向性→…
…
スコア評価が完了したら性格タイプを診断してください。
■ChatGPTによる性格診断の性能
① ランダムなプロンプト手法よりも高いパフォーマンスを示した
② 性格診断に特化したモデルに匹敵する性能を示した
シンプルな研究デザインに基づく分かりやすい実験ですが、LLMに心理学理論を適用して性格診断を行わせる実証としては先駆けとなる事例となります。
なお、本技術を使用する際にはプライバシーなどの倫理面に深く注意するべきと述べられています。
