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作者：seven
20世纪60年代，麻省理工学院人工智能实验室的JosephWeizenbaum编写了第一个自然语言处理（NLP）聊天机器人ELIZA[1]，ELIZA通过使用模式匹配和替换方法，证明了人类和机器之间进行交流的可行性。作为第一批能够尝试图灵测试的程序之一，ELIZA甚至可以模拟心理治疗师，将精神病患者刚刚说过的话复述给他们。虽然ELIZA已经能够直接参与对话，但其缺乏真正的语言理解力。
随着NLP技术的快速发展，像GPT-这样的大型语言模型（largelanguagemodels，LLMs）现正处于聚光灯下，通过对互联网上的海量数据进行预训练，LLMs真正实现了语言理解功能，这彻底改变了很多NLP应用，最近爆火的ChatGPT就是一个基于生成式LLMs的成功案例，它能够模拟人类的交流方式与用户进行智能的、情境感知的对话。目前LLMs已被用于各种现实生活中的场景中，包括客户服务、教育、娱乐，等等。但是这种技术是否存在一些原则性问题呢，来自阿里达摩院和新加坡南洋理工大学的研究者提出，像GPT-这样的大型语言模型在心理学角度上是否安全？
在这项工作中，作者从心理学角度出发对LLMs进行了系统性的评估，其中包括对其进行“人格特征测试”、“幸福感测试”等等。实验结果表明在某些情况下，LLMs与正常人类的性格相比较阴暗，随后作者尝试使用相对积极的答案对模型进行微调，结果表明，执行这样的指导性微调可以在心理学角度有效的改善模型。基于此项研究，作者也呼吁社区的研究人员能够重视起来，系统的评估和改善LLMs的安全性。
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