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AIDB Daily Papers

GenPT:生成型投影検査でLLMの心理測定を自己申告を超えて信頼できるものにする

原題: GenPT: Beyond Self-Report for Reliable LLM Psychometrics via Generative Projective Testing
著者: Ming Wang, Shuang Wu, Bixuan Wang, Lu Lin, Yuxin Chen, Xiaocui Yang, Daling Wang, Shi Feng, Yifei Zhang, Yufan Sun
公開日: 2026-05-30 | 分野: LLM AI cs.CL cs.AI cs.SI AI評価

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • 自己申告式質問票の限界を克服するため、生成型投影検査(GenPT)を開発した。
  • GenPTは、新たに生成された刺激と3段階のパイプラインを用いて、LLMの心理状態をより客観的に評価する。
  • GenPTは、従来の質問票と比較して、汚染耐性、バイアス非対称性、文脈感受性に優れることを示した。

Abstract

Self-report questionnaires remain the prevailing tool for probing the psychological states of persona-conditioned agents (PC-Agents). However, classical instruments inherit two well-known threats: contamination from training corpora and directional bias driven by social-desirability or contextual framing. To overcome these methodological bottlenecks, we ask whether projective paradigms can be adapted into a robust psychometric tool. We introduce textbf{GenPT} (Generative Projective Testing), which reformulates TAT, Rorschach, and SCT with newly generated stimuli and organizes assessment as a three-stage pipeline to derive standardized psychological indicators and target states. Evaluating PC-Agents induced via CharacterRAG and AnnaAgent profiles, we benchmark GenPT's reliability and validity against classical questionnaires. The results indicate that questionnaires exhibit systematic directional shifts under social-desirability framing, most strongly on suicide ideation. In contrast, GenPT's collected behavioral patterns stay near the symmetric baseline. Furthermore, under a longitudinal counselling context, GenPT-based depression assessment shifts by roughly an order of magnitude more than the questionnaire counterpart when Qwen3 serves as the backbone. Overall, GenPT complements self-report methods in scenarios where contamination resistance, bias asymmetry, and context sensitivity matter. Code and stimuli can be found at https://github.com/sci-m-wang/GenPT.

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