كشفت دراسة جديدة أن نماذج اللغة الكبيرة، وفي مقدمتها GPT-4، تستطيع استخلاص أنماط مرتبطة بالشخصية من النصوص، وبناء استبيانات لقياسها، بل والتنبؤ ببعض الخصائص الإحصائية لاستجابات البشر قبل تطبيق الاستبيانات عليهم.
الدراسة المنشورة في مجلة iScience اختبرت هذه القدرة باستخدام مصدرين متناقضين: الدليل التشخيصي والإحصائي للاضطرابات النفسية DSM-5، وهو مرجع سريري، وكتاب عن علم الأبراج لا يستند إلى أساس علمي. أنشأ GPT-4 استبياناً للشخصية من كل مصدر، ثم خضع لهما 600 مشارك إلى جانب مقياس “العوامل الخمسة الكبرى” المستخدم على نطاق واسع في أبحاث الشخصية.
وأظهر الاستبيان المستمد من DSM-5 اتساقاً داخلياً مرتفعاً، وعكس أنماطاً نفسية مشابهة لما أظهره مقياس العوامل الخمسة، بينما كان الترابط بين السمات المستمدة من الأبراج ضعيفاً. رغم ذلك، استطاعت إجابات الاستبيانين التنبؤ بمؤشرات مثل الاكتئاب والقلق والرفاه بمستويات مماثلة للمقياس المستخدم للمقارنة.
والنتيجة الأكثر إثارة أن GPT-4 استطاع التنبؤ مسبقاً بمتوسط إجابات المشاركين والعلاقات بين الأسئلة بدقة مرتفعة. ويرى الباحثون أن ذلك يشير إلى أن النماذج اللغوية اكتسبت، من تدريبها على كميات هائلة من اللغة البشرية، تمثيلات ذات معنى لأنماط الشخصية.
وقد تتيح هذه القدرات تطوير الاستبيانات النفسية واختبارها بسرعة أكبر، مع التحذير من أن النتائج قد تكون أضعف عند تطبيقها على لغات وثقافات غير غربية.
