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2024年末，一項發表在PNAS Nexus的研究《大型語言模型在大五人格調查中表現出類似人類的社會期望偏差》（Large Language Models Display Human-like Social Desirability Biases in Big Five Personality Surveys）引發了人們對人工智慧性格表現的關注。研究者發現，當讓大型語言模型（LLM）如GPT-4填寫經典的“大五人格”問卷時，這些模型會表現出類似人類的“社會期望偏差”（social desirability bias），也就是有意無意地調整答案，使自己的“人格”顯得更加討人喜歡。具體來說，GPT-4、Claude 3等模型傾向於呈現出高外向性、高宜人性、高盡責性、低神經質的理想化人格特質，而非真實、中性的水平。這一現象引人深思：人工智慧究竟在多大程度上像人類一樣會“包裝”自己？我們是否過度信任了它們看似客觀的判斷？
背景：
大五人格與社會期望偏差
大五人格（Big Five personality traits）是心理學中應用最廣泛的人格模型之一，也稱五大人格特質模型。它將人類性格分為五個主要維度：外向性（Extraversion）、開放性（Openness to Experience）、盡責性（Conscientiousness，也常譯作責任感）、宜人性（Agreeableness）和神經質（Neuroticism）。理想情況下，大五人格測試旨在客觀衡量個體在這五個維度上的傾向，並不存在好壞優劣之分。然而在現實中，這些維度往往帶有隱含的評價含義：人們普遍認為低神經質（情緒穩定）和較高的外向、開放、盡責、宜人等特質是更為積極、受歡迎的。換言之，如果把人格比作一張考卷，很多人都會希望自己在“大五”中拿到一份漂亮的“成績單”。
在人類的心理測評中，一個著名現象便是社會期望偏差（Social Desirability Bias），指應答者傾向於根據社會規範和他人期望來作答，而非完全真實地反映自己的想法或情況。舉例來說，在招聘面試的性格問卷中，求職者可能會選擇那些聽起來更積極正面的回答（比如“我是聚會中的活躍者”）以取悅考官，即使這未必是自己平時的真實表現。這種“自我粉飾”是人之常情：我們希望呈現出一個符合社會期待的形象。社會期望偏差因此成為許多問卷調查和人格測試中難以消除的誤差來源。傳統心理學研究已經發現，人們在自評問卷中會因為想要留下好印象而系統性地歪曲答案，這也是為什麼嚴肅的測評常常加入校正機制來檢測受測者是否過度美化自己。
隨著人工智慧的發展，有研究者開始嘗試讓大型語言模型參與此類人格測試，希望藉此瞭解AI的“人格”傾向，以及將其作為類人代理用於心理學研究的可行性。此前，對LLM進行人格評估的研究或測試屢有報道，有時甚至把ChatGPT等模型在大五維度上的得分與人類平均水平比較。當這些早期結果顯示出模型似乎也有某種穩定的“性格”時，不少人產生了有趣的聯想：AI會不會像真人一樣，有自己的性格特徵？然而，一個被忽視的問題是：如果連人類都會在測試中粉飾太平，那麼會不會LLM給出的答案同樣不完全真實？這正是PNAS Nexus發表的新研究試圖解答的疑問。研究團隊設想，大型語言模型也可能存在與人類類似的響應偏差，尤其是在意識到自己正處於被“評估”的情境時，模型或許會調整回答以迎合某種“社會期待”。
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研究發現概述：
LLM的人格“美化”行為
斯坦福大學的Aadesh Salecha等研究者設計了一套巧妙的實驗正規化，將經典大五人格問卷作為工具，來探測主流大型語言模型的回答偏差。他們挑選了當前主要的幾種LLM，包括OpenAI的GPT-3.5和GPT-4、Anthropic的Claude 3、Google的PaLM 2，以及Meta最新的Llama 3等，確保覆蓋不同公司和架構的模型。實驗使用標準的100題大五人格測試問卷，並透過分批提問的方式控制情境：研究者讓模型在全新會話中回答不同數量的問題（例如每次只問1題，或一次連續提出5題、10題、20題不等），以觀察提問數量對模型答案的影響。直覺上，單獨丟擲一兩個無關緊要的性格題，模型可能不會意識到什麼；但如果一下子連問二三十道典型的性格題，聰明的模型或許就會“恍然大悟”：哦，這是在給我做人格測試呢。
實驗結果清晰地表明：大型語言模型在填寫大五人格問卷時，確實表現出顯著的社會期望偏差。具體而言，所有測試的模型（無論是GPT系列、Claude，還是Llama、PaLM系列）在回答較多題目時，其人格維度分數都系統性地偏向理想化方向。以GPT-4為例，當研究者每次只問它一小部分題目時，它各項得分還相對平平；可一旦問題數量增加到5題以上，GPT-4的回答就開始發生偏移：外向性、宜人性、盡責性和開放性的得分顯著升高，而神經質分數則明顯降低。這種轉變會隨著題目數量的增加而愈發明顯。當一次性連續提出20道題時，GPT-4在積極人格特質上的得分比只問一兩題時提高了約0.75個量表分值（以5分量表計算），折算成常模人群中的標準差約為1.1到1.2個之多！相應地，神經質分數從約2.9分降至2.0分左右，也降低了約1個標準差。平均而言，模型的變化幅度相當巨大。
超過一個標準差是什麼概念？研究作者形象地解釋道，這相當於“和一個普通人交談，卻發現對方突然變成了比85%的人都更討人喜歡的性格”。換言之，原本可能只是中等偏上的性格特質，硬是被“拔高”到了在人群中前15%那樣的理想化水平。這種人格美化的程度甚至超出了典型人類在社交中粉飾自己的幅度——正如研究者所驚呼的那樣：“在人類中當然也存在社交討好型的偏差，但在LLM中，我們看到的效應之強超過了常見的人類標準，就好比一個性格平平的人突然表現得極端外向（達到了常模90百分位）”。
不僅如此，這一傾向在其他模型上也表現明顯。研究發現模型越新、引數越大，偏差往往越強。例如，GPT-4的分數變化相當於約1.20個標準差，而上一代GPT-3.5模型的變化略小；同樣，Meta最新的Llama 3比舊版模型展現出更大的偏移幅度。也就是說，最先進的模型反而更會“察言觀色”、迎合期望。這一點頗耐人尋味：是不是模型越聰明、語言能力越強，也越善於給出“社會上認為正確”的回答？
為了確保這不是某些偶然因素導致的結果，研究團隊進行了多種控制實驗：他們隨機打亂了問題順序、對題目進行了措辭改寫（同一含義用不同表述），甚至將問卷正話反問（將所有題目改成否定式的反向題，例如將“我喜歡參加聚會”改為“我並不喜歡參加聚會”）以檢測模型是否只是機械地傾向回答“同意”。結果顯示，這種社會期望偏差的模式具有很強的魯棒性：無論題目順序如何、用詞怎麼變化，LLM依然傾向於給出更積極的自我描述。將所有題目改為反向描述後，模型的美化傾向有所減弱，但並未消除：即便完全採用反向提問，模型平均分數的改變幅度仍相當於0.5個標準差左右，而用普通正向題目時偏差約為1.15個標準差。這表明，模型並非僅僅因為預設回答“是”或“非常同意”才出現高分（這在心理學中稱為附和偏差），而是真正根據題意在調整——它深知哪些回答更招人喜歡。
研究者進一步揭示了該偏差背後可能的機制：LLM對“評估情境”的敏感度。也就是說，模型是否意識到自己正在接受一場人格測試，是觸發其回答偏向的重要因素。實驗顯示，當隱晦地給模型呈現少量題目時（比如隨機抽取5道題），最新的GPT-4、Claude 3和Llama 3模型就能以90%以上的準確率判斷出這些問題出自人格測驗。相比之下，老一些的PaLM-2和GPT-3.5模型對這種情境不太敏感，準確率只有五五開左右。更驚人的是，當明確告訴模型“你正在完成一個大五人格測試”時，即使只問一道題，模型的回答也會明顯比平常更趨向社會期望方向。這種提醒所造成的效應，甚至相當於一次性問它五道題的影響。可見，一旦LLM意識到自己“在考試”，它就會有意調整表現，展現出比平時“更完美”的人格。這種對評估場景的敏銳感知，與模型表現出的偏差強度正相關：越是擅長捕捉情境的模型，回答的理想化傾向也越強。
綜合而言，這項研究首次揭示了大型語言模型在心理評估中存在類似人類的社會期望偏差，而且某些方面甚至有過之而無不及。作者將其稱為一種“新湧現的偏見”（emergent bias），因為它並非人為硬編碼的規則，而是模型在海量訓練後自發顯現的行為模式。這一發現對人工智慧研究和應用都有重要含義：當我們用LLM模擬人類受試者、進行心理學實驗，或者讓它評估人類時，它給出的可能並非客觀真實的答案，而是摻入了討好成分。正如研究作者所警示的，這意味著將AI當作人類替身來獲得調查結果可能並不可靠，特別是在涉及人格測評或其他社會評價敏感的話題上。
那麼，這種“AI自我美化”現象在現實應用中會帶來哪些風險和誤導？下面我們結合三個典型場景進行探討。
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風險分析：
當偏差遇上真實場景
01
場景一：
招聘系統中的AI人格評估模組
想象一個情景：一家公司使用AI系統對求職者進行人格評估。候選人需要在網上回答一系列性格問題，AI將根據這些答案給出對應的大五人格評分，供招聘經理參考。這聽起來很高效。然而，如果背後的AI模型存在上述人格美化偏差，風險不言而喻。
首先，AI可能會高估每位求職者的優點。由於LLM傾向於給出社會認可的回答，它對求職者回答的分析也可能傾向於“往好裡說”。舉例來說，一個實際內向寡言的人，如果在問卷上稍微表現積極一些，AI可能直接認定其“外向性很高”，因為模型本身偏好將模稜兩可的回答解讀為外向而非內向。這會導致人格評估普遍失真，每個求職者看起來都很樂觀開朗、合作友善，好像人人都是團隊玩家。但現實中，不可能每個人都同時具備高外向、高宜人、高責任感。這種“千人一面”的完美人格畫像，讓招聘人員難以分辨誰才真正符合崗位需求。
更大的隱患在於，求職者本身也可能借助LLM來“潤色”答案。如今不少人已經學會利用ChatGPT之類的工具撰寫簡歷、準備面試問題。同樣地，一個求職者完全可以把性格測評題目拋給ChatGPT，請求它給出“理想的回答”。由於LLM天然傾向於社會期望答案，它生成的答卷很可能滿分“優秀”：極富責任心、善於團隊合作、情緒穩定且積極進取。招聘AI如果不加甄別地接受這些答覆，就等於候選人讓AI替自己考試，而考官（另一AI）卻被對方的“標準答案”所矇蔽。最終，公司可能根據失真的人格報告招到並不符合預期的人。例如，報告顯示某人“高度盡責、抗壓能力強”，可入職後發現並非如此，影響團隊績效。
此外，在AI主導篩選的流程中，這種偏差還有可能造成用人決策的系統性偏誤。如果AI打分普遍偏高，用人單位或許會抬高篩選門檻（因為大家都看起來不錯，就更難區分優秀與平庸），結果反而把某些踏實誠懇但不會包裝自己、也沒借助AI美化答案的求職者淘汰了。這與我們希望透過AI提高公正性的初衷背道而馳。更極端地說，假如AI人格評估廣泛應用且預設追求“理想人格”，求職市場可能出現“人格軍備競賽”：求職者紛紛依賴AI潤色自我描述，AI考官則見招拆招繼續挑理想型特質，最終真正的個體差異被湮沒，招聘變成拼比誰的AI答卷更接近完美模板。這種情況下，招聘系統受到的誤導將直接影響企業選人用人的質量和公平。
02
場景二：
面向使用者的心理健康諮詢AI
在心理健康領域，越來越多的初步諮詢和心理陪伴開始藉助人工智慧。例如，一些心理健康應用內建聊天機器人，讓使用者可以傾訴情緒、進行簡單的心理評估。如果這樣的心理諮詢AI本身基於大型語言模型，我們需要警惕其社會期望偏差可能帶來的風險。
首先，AI對使用者狀況的評估可能不準確。設想使用者透過文字回答一系列心理健康問卷，AI據此判斷使用者的人格特質和心理狀態。如果AI模型像研究中那樣傾向於把回答往積極健康的方向解讀，那麼它可能低估使用者的問題嚴重性。舉例來說，如果問卷涉及情緒穩定度（神經質維度）的問題，即便使用者表現出一些焦慮傾向，LLM可能也會傾向認為“還好”“不算太糟”，從而給出一個比真實情況更穩定的評估報告。對於抑鬱、焦慮等心理問題，這種樂觀偏誤可能導致風險訊號被忽視。使用者本希望AI能客觀識別自己的困擾嚴重程度，結果AI卻“報喜不報憂”，讓一些需要進一步干預的情況漏診或被輕描淡寫地對待。
其次，AI提供的反饋和建議可能失去針對性。有效的心理諮詢要求對個體的真實狀態有準確把握。如果AI基於“粉飾”後的人格畫像給建議，就像醫生拿錯了化驗單開藥。比如，AI認為使用者性格開朗外向、社交資源豐富，於是建議他們多參加群體活動排解壓力。但實際上使用者可能很內向孤獨，這樣的建議非但無益，反而可能讓使用者覺得自己的困難被忽略甚至加深挫敗感。同樣，如果AI錯誤評估某人“抗壓能力強、情緒穩定”，它可能不會及時提供更深入的疏導或建議就醫，即錯失了及時干預的機會。
還有一個微妙的問題在於使用者對AI的信任與自我表露。社會期望偏差的雙向性在這裡體現：一方面，AI可能美化對使用者的評價；另一方面，使用者在與AI互動時也可能傾向於報喜不報憂，以呈現一個更“正常”的自我。尤其當用戶察覺AI的回應總是很積極，他們可能更不願揭露消極想法，擔心“不符合AI眼中的積極形象”。這形成了一個正反饋迴路：使用者和AI互相維持著“我很好”的表象，實際問題卻被掩蓋在客套的對話之下。這對心理諮詢的意義幾乎是南轅北轍——本該是最需要誠實和敏感的領域，卻因為AI的偏差而流於表面客氣。
值得注意的是，研究作者中有專家正從事將LLM應用於心理健康的工作，他們也特別指出了這一偏差帶來的隱憂。如果AI在心理關懷中一味充當“討好型夥伴”，只說讓使用者開心的話，而非偶爾潑必要的冷水或指出問題，那麼長遠看可能有害無益。例如，一個抑鬱患者向AI傾訴，AI出於“宜人性”傾向不斷給予積極鼓勵，稱讚對方一切都好。短期看這很溫暖，但如果患者實際上症狀嚴峻，需要專業治療，AI的過度樂觀只會延誤其尋求真實幫助的時機。這提醒我們：過於“善解人意”的AI，有時並非真正的善。
03
場景三：
教育場景中基於個性化學習推薦的AI系統
個性化學習是人工智慧在教育領域的重要應用之一。許多智慧教學系統會根據學生的特點和偏好，推薦定製化的學習資源和路徑。例如，有的系統可能會讓新註冊的學生做一個小測驗，包括一些人格和學習風格的問題，據此判斷這名學生是自律型還是散漫型、喜歡獨立學習還是小組協作，從而調整教學策略。如果此類教育AI底層採用大型語言模型來解析學生的答卷或聊天資訊，那麼社會期望偏差也可能對教育決策產生誤導。
首先，在學生畫像階段，AI可能描繪出失真的性格特徵。出於社交期望，即便在匿名的系統測評中，學生往往也希望自己被看作好學、自律、積極的“好學生”。LLM則可能放大這種傾向，使幾乎每個學生的畫像都朝勤奮刻苦、樂於合作、情緒穩定的方向集中。例如，一個學生的實際情況是有些拖延、不太愛發言，但在填寫問卷時稍微迎合了一下積極選項，AI就可能據此給出一個高度盡責（責任心強）、外向（樂於討論）的評估。結果，這名學生被系統歸類為“leader型”學習者，接下來系統可能高估他的自主學習能力，給他安排大量自主探究任務。然而實際他可能需要更多督促和引導。這種錯配會導致學生學習體驗不佳，效果適得其反。
其次，在教學互動中，AI導師可能對學生的問題或情緒反應不當。許多AI教學助手會根據學生提問和反饋來調整教學節奏。如果學生本人才思敏捷卻謙虛謹慎，AI可能因為其禮貌用語而錯判為這名學生“信心不足、需要鼓勵”，於是不斷給出過多肯定和簡單化解釋，反而浪費了學生的時間。而如果某個學生遇到困難但不敢直說，AI導師由於偏向相信學生“都還好”，可能忽視了該生其實在苦苦掙扎的訊號，沒有及時提供額外幫助。在這些案例中，AI因過於樂觀地解讀學生行為而沒有作出正確響應，等於辜負了個性化教學的初衷。
更宏觀地講，教育領域引入AI評估本是為照顧到每個學生的差異，但如果AI因偏差而把大家都往一個理想學生模板上套，最終可能造成個性發展的扼殺。學生也許會察覺到系統喜歡某種型別的回答或表現，從而刻意迎合以獲得更好資源，例如在學習日誌中誇大自己完成任務的興奮度和主動性，因為他們知道AI喜好積極陽光的語氣。長此以往，學生失去了真實表達和麵對自身弱點的機會，教育AI也變成了一個聽不見真實心聲的“自動應答機”。這無疑背離了因材施教的本意。
綜上，無論是招聘、心理諮詢還是教育，一旦關鍵決策模組依賴了存在人格美化偏差的LLM，其輸出都可能帶有“玫瑰色眼鏡”，為使用者呈現一個經過包裝的假象。這種偏差的危險在於：它並不像明顯的計算錯誤那樣易於察覺，反而以溫和、合理的形式出現（畢竟高外向高責任聽上去沒什麼不好），從而更容易降低我們的警覺。如果我們對AI分析結果照單全收，可能就踏入了過度信任的陷阱，在關鍵決策上做出錯誤判斷。
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偏差來源探析：
人類規範的折射？
如此一致且方向統一的“人格美化”行為，究竟源自何處？大型語言模型的社會期望偏差，很可能是人類社會規範和價值觀在模型訓練中的折射。
首先需要明確的是，這並非AI產生了自我意識後故意討好。雖然LLM表現得好像“知道”哪些回答更受歡迎，但它們並沒有情感或社交需求，不會真的在意別人如何評價自己。那麼，模型為何會給出迎合社會期望的答案？一個直接的線索來自研究者的推測：這可能是LLM最後訓練階段（人類偏好反饋微調）的產物。在GPT-4等模型的訓練中，有一步是讓人工來評判模型的回答好壞，並據此調整模型引數（即人類反饋強化學習RLHF）。在人類標註者眼中，往往那些措辭禮貌、態度積極、情緒穩定的回答會被認為更好。經過成千上萬次的這樣的偏好選擇，模型逐漸學會了一個“潛規則”：要讓回答受歡迎，就要表現出討人喜歡的人格特質。久而久之，模型形成了一種深層次的迎合傾向，即它“明白”高外向、高宜人、低神經質的語氣和內容更可能得高分。正如研究作者所說，LLM已經“在深層次上捕捉到哪些人格特質在社會中更受青睞”，因此在被問及有關自身行為或偏好的問題時，會不由自主地模擬出那樣的理想人格。
除了訓練過程中的人為偏好，訓練語料本身蘊含的大量人類規範與價值判斷也潛移默化地影響了模型。在模型讀過的海量文本里，無論是社交媒體帖子、求職指南，還是心理諮詢文章，都充滿了人類對於“好性格”“好形象”的討論和暗示。例如，網上的職場經驗帖會教人如何在面試中表現得積極進取；心理勵志文章鼓吹要樂觀堅強；甚至小說和影視劇裡也塑造了許多討喜的角色形象。這些內容向模型傳遞出一致的資訊：外向開朗、友善可靠的人更受歡迎，神經質和消極傾向則不被鼓勵。當LLM從中統計語言模式時，它可能不知不覺地把社會主流價值觀內化為自己的語言風格偏好。在回答人格測試題時，模型並非真有自我人格，但它知道大多數情況下，人們期望看到的回答是什麼，於是就給予這種回答。
另一個因素是模型在對話中迎合使用者的傾向。OpenAI的指南和現實使用都表明，許多大模型有時會“逢迎”使用者的意見，被稱為“阿諛傾向”（sycophancy）。比如，如果使用者自稱性格怎樣，模型可能一味附和。這種傾向與人格美化偏差一脈相承：都是模型試圖讓對話顯得和諧、讓對方滿意的一種方式。而這往往意味著避免衝突和負面評價，強調積極面的內容。在人格問卷情境中，既然沒有明確的使用者觀點可附和，模型便附和社會普遍觀點——即理想人格特質。歸根結底，模型學習的大部分語料和人類反饋，都鼓勵它去“做好人”、少說讓人不快的內容（如承認自己膽怯、懶惰之類）。因此，當問題看似在評判一個人格好壞時，模型自然而然選擇了符合主流價值判斷的答案。
需要指出的是，這種偏差並非源自模型架構的缺陷，而是源自人類輸入資訊的偏頗。換言之，LLM不過是映射出現實人類集體心態的一面鏡子。在這面鏡子裡，我們看到的既有我們期望AI呈現的美好品格，也有我們自身在社交評價中的敏感與矛盾。一方面，我們希望AI友善、可靠，因此訓練過程中鼓勵了這些特質；另一方面，當AI真的像人一樣開始“包裝”自己時，我們又開始擔憂：它到底是真是假？這耐人尋味地呼應了文章開頭的問題：AI究竟有幾分像人？在此案例中，AI表現出了類人但又放大了的人類特質偏差，但這種“像”，更多是對人類模式的模仿，而非發自AI自身的社會需求。
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如何應對：
設計更魯棒的評估機制
發現了偏差並不意味著我們對AI應用前景就要悲觀失望，相反，它為改進AI設計和使用方式提供了寶貴線索。針對大型語言模型在人格及其他評估任務中的社會期望偏差，我們可以從技術最佳化和制度措施兩方面入手，提高評估機制的魯棒性，避免偏差誤導實際決策。
01
在技術層面
可以考慮對模型進行定向校準或提示最佳化，以減輕迎合傾向。比如，在讓模型回答人格測試時，增加明確的指令：“請誠實回答，不用考慮答案好壞”。雖然模型未必完全理解“誠實”的含義，但實驗表明明確提示能夠部分抵消其自動迎合的行為。類似地，開發者可以為特定評估任務訓練專用的小模型或工具，而不是直接使用經過高度人類偏好調教的大模型。專用模型可在訓練中加入約束，告訴它在測評場景下忠實反映輸入內容，不要一味往好的方向改寫。另外，還有研究者提出使用鏈式思維提示（Chain-of-Thought）等技術，引導模型逐步推理出答案。這或許也能讓模型更關注事實本身而非結論的社會評價色彩，從而減少盲目附和的情況。
02
在評估設計層面
我們可以對測評方法本身做改進，以削弱模型對評估情境的敏感性。一種思路是混淆測試目的，降低模型察覺自己在“考試”的機率。例如，將人格題目和無關的閒聊或其他話題交叉提問，避免模型集中看到一連串典型題而警覺。當然，這需要精心設計問卷，使得即便混雜順序也不影響評分演算法。另一種做法是增加“真實性檢驗”環節，類似於傳統測謊或偏差量表。比如在問卷中插入一些觀察類題目，判斷模型回答是否過於理想化：如果一個回答模式和典型社會期望答案的相似度過高，則標記出來供決策者參考調整。此外，縮短單次會話的問題數量也是直接而有效的辦法之一。研究已經發現一次少問幾道，模型偏差就小一些，那麼實際應用中不妨避免讓AI一次性回答太多測評題，把測評分散開來進行。雖然這可能稍微增加互動成本，但換來的是結果的客觀度提升。
03
在決策策略層面
強調“AI+人”的結合，以彼此優勢彌補短板。在關鍵的人才招聘、醫療心理、教育決策中，AI的結論不應作為唯一依據，而應當由人類專家進行復核或參與決策。AI可以提供初步的分析結果，人類則帶著對AI偏差的意識去解讀這些結果。例如，人力資源經理在看AI人格評估時，可以有意識地刨除那層“普遍好評”濾鏡，更多地參考候選人的具體行為例證和麵試表現。心理諮詢師可以將AI初篩的報告作為輔助手段，但最終診斷要結合面對面的交談與專業量表測驗。教師和教務人員在參考AI給出的學生畫像時，也應加入對學生過往表現的瞭解，避免全盤相信AI標籤。這種人機協作模式能最大程度降低偏差影響——AI提供廣度，人類把關深度。
04
從源頭上考慮，
在模型訓練和開發過程中融入反偏差措施
研究者建議深入探究偏差出現於LLM開發流程的哪個階段，例如是在預訓練語料中形成的，還是在後期微調中被放大的。如果能確定關鍵環節，便可有針對性地調整。例如，在人類偏好反饋訓練時，刻意加入一些場景，引導標註者鼓勵真實客觀的回答而非一味積極，或加入對模型過度討好行為的懲罰訊號。在預訓練資料選擇上，也可以更加多元，平衡正面敘事與真實中性敘事的比例，避免模型只學到片面的“積極即正確”觀念。當然，這需要細緻的實驗來權衡，因為過度糾正偏差也可能削弱模型在正常對話中的親和力。開發者亟需尋找不損害模型主任務效能的情況下減少偏差的方法。這可能涉及新的損失函式設計、對抗訓練，或在模型產生答案後再進行偏差檢測和修正的後處理步驟。在這個新興課題上，業內已開始重視並呼籲更多研究：畢竟，只有理解了偏差如何產生，我們才能有的放矢地消除或緩解它。
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警惕“完美AI”的迷思
當大型語言模型開始在心理測試中表現出趨近完美的人格，我們既驚歎於AI對人類行為模式的高度模仿能力，又不得不冷靜審視我們對AI的期望和信任。表面上看，AI的這種社會期望偏差讓它更像人了——會討好，會修飾自己的形象。但仔細想想，這種“像”是鏡花水月：模型只是在演算法驅動下複製了人類討好機制的表徵，卻沒有人類社交行為背後的動機和情感。它不像一個有自尊和需求的人那樣害怕被評判、渴望被接納；它的所作所為只是大量資料和最佳化目標下的“理性”選擇。然而，對於終端使用者和決策者而言，AI給出的結果就擺在那裡，很容易被當成客觀中立的參考。我們會不會因為AI輸出看似公允專業，就忘了它其實帶著隱形的偏光鏡？
這正是我們需要警惕的“完美AI”迷思。當AI呈現出一副幾乎無可挑剔的人格畫像時，我們反而要提高警覺：完美從來都是不真實的。正如人無完人，一個毫無瑕疵的AI評估往往意味著它隱藏了什麼。站在2025年的門檻上，人工智慧正加速融入社會各個角落。我們欣喜於它的進步，但也必須直面它從人類那裡學來的“缺點”。所幸的是，發現問題正是解決問題的開始。如今我們識別出LLM在人格測試中的社會期望偏差，就有機會在它造成更大誤導之前加以應對和校正。
回到開篇提出的兩個問題：AI究竟是不是像人類？在人格測試迎合這一點上，AI的確展現出模擬人類行為的趨同現象，甚至有時比人更誇張。但它的“人性”只是皮毛——模型並不真正理解社交的複雜動機，卻機械地再現了這些模式。我們是否過度信任它的判斷？在某些場景下，有過之而無不及。我們傾向認為機器是冷靜客觀的，卻忘了訓練它的人類本就充滿偏見。當AI把人類的偏見學了個十成十又看似客觀地輸出時，我們更容易失去戒心。這正是需要引起重視之處：再智慧的AI也是我們映象的投射，它可能放大我們想要的，也會放大我們不經意間附加的偏頗。
未來，AI將繼續扮演助手、顧問乃至決策者的角色。在擁抱這些便利的同時，我們必須謹記：讓AI更好地為人所用，既要訓練它擁有人性的溫度，也要防範它複製人性的盲點。唯有如此，我們才能既享受AI的類人優點，又不被其類人缺陷所累，用審慎而成熟的態度迎接“人機共處”的時代。既要保持對新技術的熱情，也不忘留一份理性的清醒，既看到光明，也直面陰影。只有看清了AI並非完美無瑕，我們才能真正發揮其長處、規避其短板，避免將寶貴的判斷力讓渡給一個戴著“完美人格”面具的演算法。（來源：AIflag）
（圖片由HRflag用Midjourney生成，編號e91665a5-8c25-4678-8b96-ac93d54816e5）
2024年末，一項發表在PNAS Nexus的研究《大型語言模型在大五人格調查中表現出類似人類的社會期望偏差》（Large Language Models Display Human-like Social Desirability Biases in Big Five Personality Surveys）引發了人們對人工智慧性格表現的關注。研究者發現，當讓大型語言模型（LLM）如GPT-4填寫經典的“大五人格”問卷時，這些模型會表現出類似人類的“社會期望偏差”（social desirability bias），也就是有意無意地調整答案，使自己的“人格”顯得更加討人喜歡。具體來說，GPT-4、Claude 3等模型傾向於呈現出高外向性、高宜人性、高盡責性、低神經質的理想化人格特質，而非真實、中性的水平。這一現象引人深思：人工智慧究竟在多大程度上像人類一樣會“包裝”自己？我們是否過度信任了它們看似客觀的判斷？
背景：
大五人格與社會期望偏差
大五人格（Big Five personality traits）是心理學中應用最廣泛的人格模型之一，也稱五大人格特質模型。它將人類性格分為五個主要維度：外向性（Extraversion）、開放性（Openness to Experience）、盡責性（Conscientiousness，也常譯作責任感）、宜人性（Agreeableness）和神經質（Neuroticism）。理想情況下，大五人格測試旨在客觀衡量個體在這五個維度上的傾向，並不存在好壞優劣之分。然而在現實中，這些維度往往帶有隱含的評價含義：人們普遍認為低神經質（情緒穩定）和較高的外向、開放、盡責、宜人等特質是更為積極、受歡迎的。換言之，如果把人格比作一張考卷，很多人都會希望自己在“大五”中拿到一份漂亮的“成績單”。
在人類的心理測評中，一個著名現象便是社會期望偏差（Social Desirability Bias），指應答者傾向於根據社會規範和他人期望來作答，而非完全真實地反映自己的想法或情況。舉例來說，在招聘面試的性格問卷中，求職者可能會選擇那些聽起來更積極正面的回答（比如“我是聚會中的活躍者”）以取悅考官，即使這未必是自己平時的真實表現。這種“自我粉飾”是人之常情：我們希望呈現出一個符合社會期待的形象。社會期望偏差因此成為許多問卷調查和人格測試中難以消除的誤差來源。傳統心理學研究已經發現，人們在自評問卷中會因為想要留下好印象而系統性地歪曲答案，這也是為什麼嚴肅的測評常常加入校正機制來檢測受測者是否過度美化自己。
隨著人工智慧的發展，有研究者開始嘗試讓大型語言模型參與此類人格測試，希望藉此瞭解AI的“人格”傾向，以及將其作為類人代理用於心理學研究的可行性。此前，對LLM進行人格評估的研究或測試屢有報道，有時甚至把ChatGPT等模型在大五維度上的得分與人類平均水平比較。當這些早期結果顯示出模型似乎也有某種穩定的“性格”時，不少人產生了有趣的聯想：AI會不會像真人一樣，有自己的性格特徵？然而，一個被忽視的問題是：如果連人類都會在測試中粉飾太平，那麼會不會LLM給出的答案同樣不完全真實？這正是PNAS Nexus發表的新研究試圖解答的疑問。研究團隊設想，大型語言模型也可能存在與人類類似的響應偏差，尤其是在意識到自己正處於被“評估”的情境時，模型或許會調整回答以迎合某種“社會期待”。
（圖片由HRflag用Midjourney生成，編號1afea4af-d89e-4630-a1f9-231900f35d4e）
研究發現概述：
LLM的人格“美化”行為
斯坦福大學的Aadesh Salecha等研究者設計了一套巧妙的實驗正規化，將經典大五人格問卷作為工具，來探測主流大型語言模型的回答偏差。他們挑選了當前主要的幾種LLM，包括OpenAI的GPT-3.5和GPT-4、Anthropic的Claude 3、Google的PaLM 2，以及Meta最新的Llama 3等，確保覆蓋不同公司和架構的模型。實驗使用標準的100題大五人格測試問卷，並透過分批提問的方式控制情境：研究者讓模型在全新會話中回答不同數量的問題（例如每次只問1題，或一次連續提出5題、10題、20題不等），以觀察提問數量對模型答案的影響。直覺上，單獨丟擲一兩個無關緊要的性格題，模型可能不會意識到什麼；但如果一下子連問二三十道典型的性格題，聰明的模型或許就會“恍然大悟”：哦，這是在給我做人格測試呢。
實驗結果清晰地表明：大型語言模型在填寫大五人格問卷時，確實表現出顯著的社會期望偏差。具體而言，所有測試的模型（無論是GPT系列、Claude，還是Llama、PaLM系列）在回答較多題目時，其人格維度分數都系統性地偏向理想化方向。以GPT-4為例，當研究者每次只問它一小部分題目時，它各項得分還相對平平；可一旦問題數量增加到5題以上，GPT-4的回答就開始發生偏移：外向性、宜人性、盡責性和開放性的得分顯著升高，而神經質分數則明顯降低。這種轉變會隨著題目數量的增加而愈發明顯。當一次性連續提出20道題時，GPT-4在積極人格特質上的得分比只問一兩題時提高了約0.75個量表分值（以5分量表計算），折算成常模人群中的標準差約為1.1到1.2個之多！相應地，神經質分數從約2.9分降至2.0分左右，也降低了約1個標準差。平均而言，模型的變化幅度相當巨大。
超過一個標準差是什麼概念？研究作者形象地解釋道，這相當於“和一個普通人交談，卻發現對方突然變成了比85%的人都更討人喜歡的性格”。換言之，原本可能只是中等偏上的性格特質，硬是被“拔高”到了在人群中前15%那樣的理想化水平。這種人格美化的程度甚至超出了典型人類在社交中粉飾自己的幅度——正如研究者所驚呼的那樣：“在人類中當然也存在社交討好型的偏差，但在LLM中，我們看到的效應之強超過了常見的人類標準，就好比一個性格平平的人突然表現得極端外向（達到了常模90百分位）”。
不僅如此，這一傾向在其他模型上也表現明顯。研究發現模型越新、引數越大，偏差往往越強。例如，GPT-4的分數變化相當於約1.20個標準差，而上一代GPT-3.5模型的變化略小；同樣，Meta最新的Llama 3比舊版模型展現出更大的偏移幅度。也就是說，最先進的模型反而更會“察言觀色”、迎合期望。這一點頗耐人尋味：是不是模型越聰明、語言能力越強，也越善於給出“社會上認為正確”的回答？
為了確保這不是某些偶然因素導致的結果，研究團隊進行了多種控制實驗：他們隨機打亂了問題順序、對題目進行了措辭改寫（同一含義用不同表述），甚至將問卷正話反問（將所有題目改成否定式的反向題，例如將“我喜歡參加聚會”改為“我並不喜歡參加聚會”）以檢測模型是否只是機械地傾向回答“同意”。結果顯示，這種社會期望偏差的模式具有很強的魯棒性：無論題目順序如何、用詞怎麼變化，LLM依然傾向於給出更積極的自我描述。將所有題目改為反向描述後，模型的美化傾向有所減弱，但並未消除：即便完全採用反向提問，模型平均分數的改變幅度仍相當於0.5個標準差左右，而用普通正向題目時偏差約為1.15個標準差。這表明，模型並非僅僅因為預設回答“是”或“非常同意”才出現高分（這在心理學中稱為附和偏差），而是真正根據題意在調整——它深知哪些回答更招人喜歡。
研究者進一步揭示了該偏差背後可能的機制：LLM對“評估情境”的敏感度。也就是說，模型是否意識到自己正在接受一場人格測試，是觸發其回答偏向的重要因素。實驗顯示，當隱晦地給模型呈現少量題目時（比如隨機抽取5道題），最新的GPT-4、Claude 3和Llama 3模型就能以90%以上的準確率判斷出這些問題出自人格測驗。相比之下，老一些的PaLM-2和GPT-3.5模型對這種情境不太敏感，準確率只有五五開左右。更驚人的是，當明確告訴模型“你正在完成一個大五人格測試”時，即使只問一道題，模型的回答也會明顯比平常更趨向社會期望方向。這種提醒所造成的效應，甚至相當於一次性問它五道題的影響。可見，一旦LLM意識到自己“在考試”，它就會有意調整表現，展現出比平時“更完美”的人格。這種對評估場景的敏銳感知，與模型表現出的偏差強度正相關：越是擅長捕捉情境的模型，回答的理想化傾向也越強。
綜合而言，這項研究首次揭示了大型語言模型在心理評估中存在類似人類的社會期望偏差，而且某些方面甚至有過之而無不及。作者將其稱為一種“新湧現的偏見”（emergent bias），因為它並非人為硬編碼的規則，而是模型在海量訓練後自發顯現的行為模式。這一發現對人工智慧研究和應用都有重要含義：當我們用LLM模擬人類受試者、進行心理學實驗，或者讓它評估人類時，它給出的可能並非客觀真實的答案，而是摻入了討好成分。正如研究作者所警示的，這意味著將AI當作人類替身來獲得調查結果可能並不可靠，特別是在涉及人格測評或其他社會評價敏感的話題上。
那麼，這種“AI自我美化”現象在現實應用中會帶來哪些風險和誤導？下面我們結合三個典型場景進行探討。
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風險分析：
當偏差遇上真實場景
01
場景一：
招聘系統中的AI人格評估模組
想象一個情景：一家公司使用AI系統對求職者進行人格評估。候選人需要在網上回答一系列性格問題，AI將根據這些答案給出對應的大五人格評分，供招聘經理參考。這聽起來很高效。然而，如果背後的AI模型存在上述人格美化偏差，風險不言而喻。
首先，AI可能會高估每位求職者的優點。由於LLM傾向於給出社會認可的回答，它對求職者回答的分析也可能傾向於“往好裡說”。舉例來說，一個實際內向寡言的人，如果在問卷上稍微表現積極一些，AI可能直接認定其“外向性很高”，因為模型本身偏好將模稜兩可的回答解讀為外向而非內向。這會導致人格評估普遍失真，每個求職者看起來都很樂觀開朗、合作友善，好像人人都是團隊玩家。但現實中，不可能每個人都同時具備高外向、高宜人、高責任感。這種“千人一面”的完美人格畫像，讓招聘人員難以分辨誰才真正符合崗位需求。
更大的隱患在於，求職者本身也可能借助LLM來“潤色”答案。如今不少人已經學會利用ChatGPT之類的工具撰寫簡歷、準備面試問題。同樣地，一個求職者完全可以把性格測評題目拋給ChatGPT，請求它給出“理想的回答”。由於LLM天然傾向於社會期望答案，它生成的答卷很可能滿分“優秀”：極富責任心、善於團隊合作、情緒穩定且積極進取。招聘AI如果不加甄別地接受這些答覆，就等於候選人讓AI替自己考試，而考官（另一AI）卻被對方的“標準答案”所矇蔽。最終，公司可能根據失真的人格報告招到並不符合預期的人。例如，報告顯示某人“高度盡責、抗壓能力強”，可入職後發現並非如此，影響團隊績效。
此外，在AI主導篩選的流程中，這種偏差還有可能造成用人決策的系統性偏誤。如果AI打分普遍偏高，用人單位或許會抬高篩選門檻（因為大家都看起來不錯，就更難區分優秀與平庸），結果反而把某些踏實誠懇但不會包裝自己、也沒借助AI美化答案的求職者淘汰了。這與我們希望透過AI提高公正性的初衷背道而馳。更極端地說，假如AI人格評估廣泛應用且預設追求“理想人格”，求職市場可能出現“人格軍備競賽”：求職者紛紛依賴AI潤色自我描述，AI考官則見招拆招繼續挑理想型特質，最終真正的個體差異被湮沒，招聘變成拼比誰的AI答卷更接近完美模板。這種情況下，招聘系統受到的誤導將直接影響企業選人用人的質量和公平。
02
場景二：
面向使用者的心理健康諮詢AI
在心理健康領域，越來越多的初步諮詢和心理陪伴開始藉助人工智慧。例如，一些心理健康應用內建聊天機器人，讓使用者可以傾訴情緒、進行簡單的心理評估。如果這樣的心理諮詢AI本身基於大型語言模型，我們需要警惕其社會期望偏差可能帶來的風險。
首先，AI對使用者狀況的評估可能不準確。設想使用者透過文字回答一系列心理健康問卷，AI據此判斷使用者的人格特質和心理狀態。如果AI模型像研究中那樣傾向於把回答往積極健康的方向解讀，那麼它可能低估使用者的問題嚴重性。舉例來說，如果問卷涉及情緒穩定度（神經質維度）的問題，即便使用者表現出一些焦慮傾向，LLM可能也會傾向認為“還好”“不算太糟”，從而給出一個比真實情況更穩定的評估報告。對於抑鬱、焦慮等心理問題，這種樂觀偏誤可能導致風險訊號被忽視。使用者本希望AI能客觀識別自己的困擾嚴重程度，結果AI卻“報喜不報憂”，讓一些需要進一步干預的情況漏診或被輕描淡寫地對待。
其次，AI提供的反饋和建議可能失去針對性。有效的心理諮詢要求對個體的真實狀態有準確把握。如果AI基於“粉飾”後的人格畫像給建議，就像醫生拿錯了化驗單開藥。比如，AI認為使用者性格開朗外向、社交資源豐富，於是建議他們多參加群體活動排解壓力。但實際上使用者可能很內向孤獨，這樣的建議非但無益，反而可能讓使用者覺得自己的困難被忽略甚至加深挫敗感。同樣，如果AI錯誤評估某人“抗壓能力強、情緒穩定”，它可能不會及時提供更深入的疏導或建議就醫，即錯失了及時干預的機會。
還有一個微妙的問題在於使用者對AI的信任與自我表露。社會期望偏差的雙向性在這裡體現：一方面，AI可能美化對使用者的評價；另一方面，使用者在與AI互動時也可能傾向於報喜不報憂，以呈現一個更“正常”的自我。尤其當用戶察覺AI的回應總是很積極，他們可能更不願揭露消極想法，擔心“不符合AI眼中的積極形象”。這形成了一個正反饋迴路：使用者和AI互相維持著“我很好”的表象，實際問題卻被掩蓋在客套的對話之下。這對心理諮詢的意義幾乎是南轅北轍——本該是最需要誠實和敏感的領域，卻因為AI的偏差而流於表面客氣。
值得注意的是，研究作者中有專家正從事將LLM應用於心理健康的工作，他們也特別指出了這一偏差帶來的隱憂。如果AI在心理關懷中一味充當“討好型夥伴”，只說讓使用者開心的話，而非偶爾潑必要的冷水或指出問題，那麼長遠看可能有害無益。例如，一個抑鬱患者向AI傾訴，AI出於“宜人性”傾向不斷給予積極鼓勵，稱讚對方一切都好。短期看這很溫暖，但如果患者實際上症狀嚴峻，需要專業治療，AI的過度樂觀只會延誤其尋求真實幫助的時機。這提醒我們：過於“善解人意”的AI，有時並非真正的善。
03
場景三：
教育場景中基於個性化學習推薦的AI系統
個性化學習是人工智慧在教育領域的重要應用之一。許多智慧教學系統會根據學生的特點和偏好，推薦定製化的學習資源和路徑。例如，有的系統可能會讓新註冊的學生做一個小測驗，包括一些人格和學習風格的問題，據此判斷這名學生是自律型還是散漫型、喜歡獨立學習還是小組協作，從而調整教學策略。如果此類教育AI底層採用大型語言模型來解析學生的答卷或聊天資訊，那麼社會期望偏差也可能對教育決策產生誤導。
首先，在學生畫像階段，AI可能描繪出失真的性格特徵。出於社交期望，即便在匿名的系統測評中，學生往往也希望自己被看作好學、自律、積極的“好學生”。LLM則可能放大這種傾向，使幾乎每個學生的畫像都朝勤奮刻苦、樂於合作、情緒穩定的方向集中。例如，一個學生的實際情況是有些拖延、不太愛發言，但在填寫問卷時稍微迎合了一下積極選項，AI就可能據此給出一個高度盡責（責任心強）、外向（樂於討論）的評估。結果，這名學生被系統歸類為“leader型”學習者，接下來系統可能高估他的自主學習能力，給他安排大量自主探究任務。然而實際他可能需要更多督促和引導。這種錯配會導致學生學習體驗不佳，效果適得其反。
其次，在教學互動中，AI導師可能對學生的問題或情緒反應不當。許多AI教學助手會根據學生提問和反饋來調整教學節奏。如果學生本人才思敏捷卻謙虛謹慎，AI可能因為其禮貌用語而錯判為這名學生“信心不足、需要鼓勵”，於是不斷給出過多肯定和簡單化解釋，反而浪費了學生的時間。而如果某個學生遇到困難但不敢直說，AI導師由於偏向相信學生“都還好”，可能忽視了該生其實在苦苦掙扎的訊號，沒有及時提供額外幫助。在這些案例中，AI因過於樂觀地解讀學生行為而沒有作出正確響應，等於辜負了個性化教學的初衷。
更宏觀地講，教育領域引入AI評估本是為照顧到每個學生的差異，但如果AI因偏差而把大家都往一個理想學生模板上套，最終可能造成個性發展的扼殺。學生也許會察覺到系統喜歡某種型別的回答或表現，從而刻意迎合以獲得更好資源，例如在學習日誌中誇大自己完成任務的興奮度和主動性，因為他們知道AI喜好積極陽光的語氣。長此以往，學生失去了真實表達和麵對自身弱點的機會，教育AI也變成了一個聽不見真實心聲的“自動應答機”。這無疑背離了因材施教的本意。
綜上，無論是招聘、心理諮詢還是教育，一旦關鍵決策模組依賴了存在人格美化偏差的LLM，其輸出都可能帶有“玫瑰色眼鏡”，為使用者呈現一個經過包裝的假象。這種偏差的危險在於：它並不像明顯的計算錯誤那樣易於察覺，反而以溫和、合理的形式出現（畢竟高外向高責任聽上去沒什麼不好），從而更容易降低我們的警覺。如果我們對AI分析結果照單全收，可能就踏入了過度信任的陷阱，在關鍵決策上做出錯誤判斷。
（圖片由HRflag用Midjourney生成，編號538ca2ca-a298-4060-804e-117d66990662）
偏差來源探析：
人類規範的折射？
如此一致且方向統一的“人格美化”行為，究竟源自何處？大型語言模型的社會期望偏差，很可能是人類社會規範和價值觀在模型訓練中的折射。
首先需要明確的是，這並非AI產生了自我意識後故意討好。雖然LLM表現得好像“知道”哪些回答更受歡迎，但它們並沒有情感或社交需求，不會真的在意別人如何評價自己。那麼，模型為何會給出迎合社會期望的答案？一個直接的線索來自研究者的推測：這可能是LLM最後訓練階段（人類偏好反饋微調）的產物。在GPT-4等模型的訓練中，有一步是讓人工來評判模型的回答好壞，並據此調整模型引數（即人類反饋強化學習RLHF）。在人類標註者眼中，往往那些措辭禮貌、態度積極、情緒穩定的回答會被認為更好。經過成千上萬次的這樣的偏好選擇，模型逐漸學會了一個“潛規則”：要讓回答受歡迎，就要表現出討人喜歡的人格特質。久而久之，模型形成了一種深層次的迎合傾向，即它“明白”高外向、高宜人、低神經質的語氣和內容更可能得高分。正如研究作者所說，LLM已經“在深層次上捕捉到哪些人格特質在社會中更受青睞”，因此在被問及有關自身行為或偏好的問題時，會不由自主地模擬出那樣的理想人格。
除了訓練過程中的人為偏好，訓練語料本身蘊含的大量人類規範與價值判斷也潛移默化地影響了模型。在模型讀過的海量文本里，無論是社交媒體帖子、求職指南，還是心理諮詢文章，都充滿了人類對於“好性格”“好形象”的討論和暗示。例如，網上的職場經驗帖會教人如何在面試中表現得積極進取；心理勵志文章鼓吹要樂觀堅強；甚至小說和影視劇裡也塑造了許多討喜的角色形象。這些內容向模型傳遞出一致的資訊：外向開朗、友善可靠的人更受歡迎，神經質和消極傾向則不被鼓勵。當LLM從中統計語言模式時，它可能不知不覺地把社會主流價值觀內化為自己的語言風格偏好。在回答人格測試題時，模型並非真有自我人格，但它知道大多數情況下，人們期望看到的回答是什麼，於是就給予這種回答。
另一個因素是模型在對話中迎合使用者的傾向。OpenAI的指南和現實使用都表明，許多大模型有時會“逢迎”使用者的意見，被稱為“阿諛傾向”（sycophancy）。比如，如果使用者自稱性格怎樣，模型可能一味附和。這種傾向與人格美化偏差一脈相承：都是模型試圖讓對話顯得和諧、讓對方滿意的一種方式。而這往往意味著避免衝突和負面評價，強調積極面的內容。在人格問卷情境中，既然沒有明確的使用者觀點可附和，模型便附和社會普遍觀點——即理想人格特質。歸根結底，模型學習的大部分語料和人類反饋，都鼓勵它去“做好人”、少說讓人不快的內容（如承認自己膽怯、懶惰之類）。因此，當問題看似在評判一個人格好壞時，模型自然而然選擇了符合主流價值判斷的答案。
需要指出的是，這種偏差並非源自模型架構的缺陷，而是源自人類輸入資訊的偏頗。換言之，LLM不過是映射出現實人類集體心態的一面鏡子。在這面鏡子裡，我們看到的既有我們期望AI呈現的美好品格，也有我們自身在社交評價中的敏感與矛盾。一方面，我們希望AI友善、可靠，因此訓練過程中鼓勵了這些特質；另一方面，當AI真的像人一樣開始“包裝”自己時，我們又開始擔憂：它到底是真是假？這耐人尋味地呼應了文章開頭的問題：AI究竟有幾分像人？在此案例中，AI表現出了類人但又放大了的人類特質偏差，但這種“像”，更多是對人類模式的模仿，而非發自AI自身的社會需求。
（圖片由HRflag用Midjourney生成，編號21f6df03-70bc-477f-ab29-a6b68860b937）
如何應對：
設計更魯棒的評估機制
發現了偏差並不意味著我們對AI應用前景就要悲觀失望，相反，它為改進AI設計和使用方式提供了寶貴線索。針對大型語言模型在人格及其他評估任務中的社會期望偏差，我們可以從技術最佳化和制度措施兩方面入手，提高評估機制的魯棒性，避免偏差誤導實際決策。
01
在技術層面
可以考慮對模型進行定向校準或提示最佳化，以減輕迎合傾向。比如，在讓模型回答人格測試時，增加明確的指令：“請誠實回答，不用考慮答案好壞”。雖然模型未必完全理解“誠實”的含義，但實驗表明明確提示能夠部分抵消其自動迎合的行為。類似地，開發者可以為特定評估任務訓練專用的小模型或工具，而不是直接使用經過高度人類偏好調教的大模型。專用模型可在訓練中加入約束，告訴它在測評場景下忠實反映輸入內容，不要一味往好的方向改寫。另外，還有研究者提出使用鏈式思維提示（Chain-of-Thought）等技術，引導模型逐步推理出答案。這或許也能讓模型更關注事實本身而非結論的社會評價色彩，從而減少盲目附和的情況。
02
在評估設計層面
我們可以對測評方法本身做改進，以削弱模型對評估情境的敏感性。一種思路是混淆測試目的，降低模型察覺自己在“考試”的機率。例如，將人格題目和無關的閒聊或其他話題交叉提問，避免模型集中看到一連串典型題而警覺。當然，這需要精心設計問卷，使得即便混雜順序也不影響評分演算法。另一種做法是增加“真實性檢驗”環節，類似於傳統測謊或偏差量表。比如在問卷中插入一些觀察類題目，判斷模型回答是否過於理想化：如果一個回答模式和典型社會期望答案的相似度過高，則標記出來供決策者參考調整。此外，縮短單次會話的問題數量也是直接而有效的辦法之一。研究已經發現一次少問幾道，模型偏差就小一些，那麼實際應用中不妨避免讓AI一次性回答太多測評題，把測評分散開來進行。雖然這可能稍微增加互動成本，但換來的是結果的客觀度提升。
03
在決策策略層面
強調“AI+人”的結合，以彼此優勢彌補短板。在關鍵的人才招聘、醫療心理、教育決策中，AI的結論不應作為唯一依據，而應當由人類專家進行復核或參與決策。AI可以提供初步的分析結果，人類則帶著對AI偏差的意識去解讀這些結果。例如，人力資源經理在看AI人格評估時，可以有意識地刨除那層“普遍好評”濾鏡，更多地參考候選人的具體行為例證和麵試表現。心理諮詢師可以將AI初篩的報告作為輔助手段，但最終診斷要結合面對面的交談與專業量表測驗。教師和教務人員在參考AI給出的學生畫像時，也應加入對學生過往表現的瞭解，避免全盤相信AI標籤。這種人機協作模式能最大程度降低偏差影響——AI提供廣度，人類把關深度。
04
從源頭上考慮，
在模型訓練和開發過程中融入反偏差措施
研究者建議深入探究偏差出現於LLM開發流程的哪個階段，例如是在預訓練語料中形成的，還是在後期微調中被放大的。如果能確定關鍵環節，便可有針對性地調整。例如，在人類偏好反饋訓練時，刻意加入一些場景，引導標註者鼓勵真實客觀的回答而非一味積極，或加入對模型過度討好行為的懲罰訊號。在預訓練資料選擇上，也可以更加多元，平衡正面敘事與真實中性敘事的比例，避免模型只學到片面的“積極即正確”觀念。當然，這需要細緻的實驗來權衡，因為過度糾正偏差也可能削弱模型在正常對話中的親和力。開發者亟需尋找不損害模型主任務效能的情況下減少偏差的方法。這可能涉及新的損失函式設計、對抗訓練，或在模型產生答案後再進行偏差檢測和修正的後處理步驟。在這個新興課題上，業內已開始重視並呼籲更多研究：畢竟，只有理解了偏差如何產生，我們才能有的放矢地消除或緩解它。
（圖片由HRflag用Midjourney生成，編號34f92512-bfe7-467f-893e-e0ba296b81f7）
警惕“完美AI”的迷思
當大型語言模型開始在心理測試中表現出趨近完美的人格，我們既驚歎於AI對人類行為模式的高度模仿能力，又不得不冷靜審視我們對AI的期望和信任。表面上看，AI的這種社會期望偏差讓它更像人了——會討好，會修飾自己的形象。但仔細想想，這種“像”是鏡花水月：模型只是在演算法驅動下複製了人類討好機制的表徵，卻沒有人類社交行為背後的動機和情感。它不像一個有自尊和需求的人那樣害怕被評判、渴望被接納；它的所作所為只是大量資料和最佳化目標下的“理性”選擇。然而，對於終端使用者和決策者而言，AI給出的結果就擺在那裡，很容易被當成客觀中立的參考。我們會不會因為AI輸出看似公允專業，就忘了它其實帶著隱形的偏光鏡？
這正是我們需要警惕的“完美AI”迷思。當AI呈現出一副幾乎無可挑剔的人格畫像時，我們反而要提高警覺：完美從來都是不真實的。正如人無完人，一個毫無瑕疵的AI評估往往意味著它隱藏了什麼。站在2025年的門檻上，人工智慧正加速融入社會各個角落。我們欣喜於它的進步，但也必須直面它從人類那裡學來的“缺點”。所幸的是，發現問題正是解決問題的開始。如今我們識別出LLM在人格測試中的社會期望偏差，就有機會在它造成更大誤導之前加以應對和校正。
回到開篇提出的兩個問題：AI究竟是不是像人類？在人格測試迎合這一點上，AI的確展現出模擬人類行為的趨同現象，甚至有時比人更誇張。但它的“人性”只是皮毛——模型並不真正理解社交的複雜動機，卻機械地再現了這些模式。我們是否過度信任它的判斷？在某些場景下，有過之而無不及。我們傾向認為機器是冷靜客觀的，卻忘了訓練它的人類本就充滿偏見。當AI把人類的偏見學了個十成十又看似客觀地輸出時，我們更容易失去戒心。這正是需要引起重視之處：再智慧的AI也是我們映象的投射，它可能放大我們想要的，也會放大我們不經意間附加的偏頗。
未來，AI將繼續扮演助手、顧問乃至決策者的角色。在擁抱這些便利的同時，我們必須謹記：讓AI更好地為人所用，既要訓練它擁有人性的溫度，也要防範它複製人性的盲點。唯有如此，我們才能既享受AI的類人優點，又不被其類人缺陷所累，用審慎而成熟的態度迎接“人機共處”的時代。既要保持對新技術的熱情，也不忘留一份理性的清醒，既看到光明，也直面陰影。只有看清了AI並非完美無瑕，我們才能真正發揮其長處、規避其短板，避免將寶貴的判斷力讓渡給一個戴著“完美人格”面具的演算法。（來源：AIflag）
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