Новаторський метод: як ChatGPT створює достовірні опитувальники особистості з будь-якого тексту
Нещодавнє дослідження проливає світло на унікальний спосіб застосування ChatGPT (GPT-4) для розробки, валідації та прогнозування реакцій населення на опитувальники особистості, створені на основі будь-яких джерельних текстів. Вчені протестували цю методику, використовуючи два протилежні тексти: клінічний Диагностичний та статистичний посібник з психічних розладів (DSM-5) і ненауковий підручник з астрології.
Опитувальники, згенеровані великими мовними моделями (LLM), успішно видобули значущі психологічні сигнали з обох текстів. Зокрема, опитування на основі DSM-5 показало високу внутрішню узгодженість, порівнянну зі стандартним інструментом Big Five Inventory (BFI). Також GPT-4 точно передбачив, як люди відповідатимуть на питання, і передбачав патерни кореляції між пунктами ще до того, як опитування було проведено серед 600 учасників.
Що ж це означає для психології?
Ці відкриття свідчать, що великі мовні моделі містять вбудовані, експертні знання людської психології, які моделюються природньо під час навчання на текстах. Це відкриває нові можливості для швидкої розробки психометричних інструментів і автоматизованого оцінювання опитувальників.
Головні факти дослідження
- Вбудоване розуміння особистості: GPT-4 не був спеціально навчений психології, але завдяки обробці величезної кількості інтернет-текстів він імпліцитно засвоїв структури особистості.
- Порівняння DSM-5 та астрології: Опитувальник на основі DSM-5 показав високу внутрішню узгодженість, тоді як тест, створений на підставі астрології, виявився слабшим, що віддзеркалює реальні психометричні факти.
- Психологічний сигнал у ненаукових даних: Хоч астрологічні характеристики не є науково валідованими, ChatGPT видобув релевантні вислови, які виявилися досить точними для прогнозування таких показників, як депресія, тривожність та добробут.
- Прогноз реакцій без попередніх даних: ChatGPT зміг передбачити середні відповіді та взаємозв’язки між пунктами опитування до початку його проходження людьми.
- Культурні та мовні обмеження: Вчені зауважують, що точність прогнозів залежить від англомовної західної бази навчання, і наразі тривають дослідження, які перевіряють ефективність у різних культурах та мовах.
Джерело та контекст публікації
6 серпня в журналі Cell Press iScience було оприлюднено статтю з описом нової методики створення опитувальників особистості на базі ChatGPT, що розширює горизонти клінічної та експериментальної психології.
Дослідники використали як основу для тестування науковий DSM-5 та нестандартний приклад — підручник з астрології. Новаторський підхід дозволив не лише створювати і валідовувати опитування, але й з високою точністю прогнозувати відповіді людей задовго до збору даних.
Як GPT-4 вчиться розпізнавати особистість?
ChatGPT навчається на величезних мовних даних інтернету, що дає йому змогу вловлювати тонкощі людської мови і тих психологічних патернів, які відображаються у наших висловах. Незважаючи на відсутність прямого навчання психології, модель вбирає закономірності і структури особистості як природний ефект обробки текстів.
Випробування на двох відмінних текстах: що було далі
Опорою для першої версії опитувальника стала частина DSM-5, де деталізовано різні розлади особистості. Наприклад, учасників просили оцінити вислови на кшталт «часто підозрює мотиви інших» або «легко довіряє людям» за шкалою від 1 до 5.
Другий тест базувався на астрологічних розподілах рис характеру по знаках Зодіаку. Хоч він і виявився менш узгодженим, що підтвердило відсутність наукової основи в астрології, проте окремі елементи все ж мали психологічне значення.
Що виявили результати серед учасників?
600 респондентів проходили створені опитувальники паралельно зі стандартним тестом BFI, який широко визнаний у психології. Результати засвідчили:
- Високу узгодженість і кореляцію між рисами у DSM-5 основі, подібну до BFI.
- Низьку внутрішню узгодженість астрологічного опитувальника, що вказує на слабкість астрологічних конструктів.
- Проте обидва опитувальники передбачали показники добробуту, депресії та тривожності на рівні, схожому з BFI.
Секрет точного прогнозу ChatGPT
Особливо вражаючим стало те, що GPT-4 передбачав, як люди відповідатимуть на опитувальник ще до збору фактичних даних. Це означає, що модель не просто генерує тексти, а й розуміє динаміку особистісних реакцій в популяції, що робить її потужним інструментом для попередньої оцінки та удосконалення психологічних досліджень.
Які питання отримали відповіді?
Як ChatGPT створює опитувальники, не маючи прямого навчання з психології?
Людські риси особистості відображаються у мові, а моделі, на кшталт GPT-4, абсорбують ці закономірності під час опрацювання трильйонів текстових даних. Це дає змогу будувати структуровані опитувальники за складними джерелами.
Чому астрологічний опитувальник не демонструє внутрішньої узгодженості, але все ж прогнозує добробут?
Через те, що риси, зібрані за знаками Зодіаку, насправді не поєднуються у людських популяціях, спільної узгодженості немає. Але окремі фрази містять релевантний психологічний зміст, який допомагає прогнозувати певні життєві показники.
Для чого клінічно важливо, що GPT-4 прогнозує результати до початку опитування?
Це дозволяє дослідникам оцінити якість опитувальника заздалегідь, зекономивши час і ресурси, і вдосконалити інструмент перед проведенням масштабних досліджень.
Зауваження і перспективи
- Наразі результати актуальні переважно для західних, англомовних культур, адже навчання GPT-4 базувалося на таких текстах.
- Ведеться активна робота, яка досліджує можливості великих мовних моделей у різних мовних та культурних контекстах.
- Цей прорив відкриває перспективи нового рівня швидкої та надійної розробки психологічних інструментів, інтегруючи штучний інтелект і клінічну науку.
Про дослідників та джерела
Автори дослідження: Ротем Монса, Авів Зохар та Шахар Арзі з Єврейського університету Єрусалима. Робота опублікована у відкритому доступі в журналі iScience (Cell Press) за DOI: 10.1016/j.isci.2026.116909.
Джерело оцифрованих даних: нейронаукові ресурси News.
