Kunstig intelligens (KI) chatboter som er utstyrt med avanserte maskinlæringsalgoritmer har vist seg å være effektive når det gjelder å tolke personlighetstrekk fra tekstbaserte interaksjoner, ifølge en studie publisert i tidsskriftet Journal of Applied Psychology. Denne banebrytende forskningen, som ble utført på en stor gruppe bachelorstudenter, antyder at KI chatboter kan være et alternativ til tradisjonelle personlighetsvurderinger.
Studien hadde som mål å utforske potensialet til KI når det gjelder å vurdere personlighetstrekk, ettersom konvensjonelle metoder som selvrapporteringsundersøkelser har begrensninger som deltakernes ærlighet og den tidkrevende naturen til lange spørreskjemaer. Ved å bruke chatboter til å analysere språkbruk under nettkommunikasjon, var forskerne i stand til å trekke korrelasjoner mellom tekstresponser og kjente personlighetstrekk.
Forskningen involverte 1 444 bachelorstudenter fra et offentlig universitet i USA. Deltakerne fullførte en anerkjent Big-Five personlighetsmåling og engasjerte seg deretter i en samtale med en KI chatbot som varte i 20 til 30 minutter. Chatboten analyserte deltakernes tekstresponser ved hjelp av maskinlæringsalgoritmer for å tolke personlighetsskårer. Dette muliggjorde en direkte sammenligning mellom de selvrapporterte skårene og de nylig utviklede maskinberegnete skårene.
Resultatene fra studien var fascinerende. KI-metoden viste seg å ha akseptabel pålitelighet, noe som indikerer at den målte personlighetstrekk konsekvent og pålitelig. Faktorstrukturen til de maskinberegnete skårene viste seg å være lignende som de selvrapporterte skårene, noe som tyder på at KI-effektivt kan fange opp kompleksiteten i menneskelig personlighet, på samme måte som tradisjonelle spørreskjemaer.
Selv om studien møtte utfordringer med å skille visse trekk, kjent som «diskriminant validitet», fremhevet den også potensialet til KI-beregnete skårer når det gjaldt å forutsi akademisk prestasjon og sosial tilpasning blant universitetsstudenter. Dette tyder på at KI-baserte vurderinger kan tilby unik prediktiv verdi utover tradisjonelle selvrapporterte mål i spesifikke sammenhenger.
Det er imidlertid verdt å merke seg at deltakergruppen i studien hovedsakelig besto av unge, kvinnelige, universitetsstudenter, noe som kan begrense overførbarheten av funnene til en bredere befolkning. I tillegg var ikke standardintervjuspørsmålene som ble brukt av KI chatboten spesifikt utformet for å undersøke personlighetstrekk, noe som kan ha påvirket resultatene. Studiens bruk av dyp læringsteknologi reiser også spørsmål om innholdsgyldighet, da disse modellene ikke alltid er direkte knyttet til teoretiske personlighetskonsepter.
Mens KI fortsetter å utvikle seg, forventes dens rolle i psykologisk vurdering og forståelse av menneskets natur å vokse. Funnene i denne studien markerer et viktig skritt mot å få ny innsikt i kompleksiteten i menneskelig personlighet.
The source of the article is from the blog japan-pc.jp