أصبحت نماذج اللغات الضخمة (LLMs) جزءًا لا يتجزأ من مشهد الذكاء الاصطناعي، ومع ذلك لا يزال هناك جوانب تحتاج إلى كشف. في دراسة جديدة تم نشرها، تم تسليط الضوء على كيفية تأثير الشخصيات الداخلية في هذه النماذج على سلوكياتها في سياقات متنوعة.

تعتبر النظريات المتعلقة بالشخصية البشرية أن السمات لا تعزل كصفات فردية، بل تُعبر عن اتجاهات مستقرة تتشكل من تفاعل الأشخاص، السياقات، والسلوكيات. الدراسات السابقة المتعلقة بالسلوكيات المرتبطة بالشخصية في LLMs ركزت على المخرجات الناتجة عن تهيئة الشخصية، لكن افتقرت إلى أدلة عملية لتمثيلات الشخصية الداخلية وكيفية تعبيرها عبر المواقف المختلفة وكيف تشكل سلوكيات محددة.

استندت هذه الدراسة إلى إطار "مثلث الشخصية" لفندر، والذي يعيد تشكيل عناصره الثلاثة لتناسب تحليل LLMs: الشخص كتمثيلات داخلية مرتبطة بالشخصية، الموقف كالسياقات التي توفر استجابات ذات صلة بالسمات، والسلوك كأنماط استجابة في مهام اجتماعية أوسع.

تقدم الدراسة إطارًا لاكتشاف، التحكم، والتحقق من تمثيلات مشابهة للشخصية داخل LLMs. حيث استخدمت تقنيات جديدة لتحديد الخصائص الداخلية المرتبطة بأقطاب السمات الشخصية من خلال تحليل تقابلي، مما أظهر كيف يمكن لهذه السمات التأثير على استجابات معينة. علاوة على ذلك، كشفت التدخلات على مستوى الخصائص عن تغيرات ثنائية الاتجاه عبر مجموعة متنوعة من المواقف، مما يدل على تعبر ثابت عبر السياقات.

هذه النتائج تقدم أدلة جديدة على أن نماذج اللغات الضخمة تحتوي على تمثيلات قابلة للتحكم حول السمات، ترتبط بين الحالات الداخلية والتعبير السياقي والنتائج السلوكية.

إلى أي مدى تعتقدون أن هذه التمثيلات الداخلية تؤثر على استخدامات نماذج الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية؟ شاركونا آراءكم في التعليقات.