从用户言辞中读懂他们的内心：基于 LLM 的共情性心智推断研究
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究调查了使用大型语言模型（LLMs）进行心理推断任务，特别是推断用户的潜在目标和基本心理需求（FPNs）的应用。实验结果表明，LLMs 能够推断和理解用户的潜在目标和 FPNs，具有与人类设计师相当的性能，为增强共情设计方法的可扩展性提供了有希望的途径。
大语言模型（LLMs）的性能提升引发了研究者提出人工智能（AI）中心理理论（ToM）的出现。LLMs能够赋予信念、欲望、意图和情感，并在准确性方面不断提高。研究者探讨了LLMs无法产生共情是否妨碍了它们尊重个体作为例外的权利。他们提出了共情方法在尊重例外权利方面具有特殊意义，这与LLMs擅长的预测准确性价值不同。最后，他们考虑了使用共情来考虑例外情况的内在价值或实践价值，并介绍了推进这一调查的概念和实证途径。
