الذكاء الاصطناعي والشخصية: قدرة نماذج اللغة الكبيرة على التنبؤ بنوع الشخصية

الاستهداف الدقيق، وهو عندما تُخصص الرسائل بشكل خاص للفرد بناءً على المعلومات التي يمكن استنتاجها من بصمته الرقمية، أصبح ممارسة شائعة في الفضاءات الرقمية. غالبًا ما يتركز هذا النهج التواصلي حول الشخصية، حيث يُعزى السبب إلى أن الأفراد يتفاعلون مع الرسائل بشكل مختلف اعتمادًا على نوع شخصيتهم. أُُجري بحث حول ما إذا كانت طرق التعلم الآلي يمكن أن تحسن من الكشف عن أنواع الشخصية، لكن لم يتم تحليل كافٍ لمعرفة ما إذا كانت نماذج اللغة الكبيرة تُحسّن هذه التقنية بشكل أكبر. ولذا، تفحص هذه الدراسة قدرة GPT-3.5 و GPT-4، وهما من النماذج التي تدعم ChatGPT التابع لـ OpenAI، على تصنيف نوع الشخصية. باستخدام مجموعة بيانات متاحة للجمهور تم جمعها من خلال منتدى 'PersonalityCafe'، وجدت هذه الورقة أن GPT-3.5 وGPT-4 كانا قادرين على تصنيف نوع شخصية 73% و76% من العينة على التوالي بشكل كامل، فقط بتحليل آخر 50 تغريدة لصاحبها—وهي نسبة تفوق التخمين العشوائي ونماذج التعلم الآلي الأخرى بشكل ملحوظ. ولهذا نتائج هامة على دراسة التواصل، لأنه إذا كانت نماذج اللغة الكبيرة تمكّن الأطراف من اكتشاف أنواع الشخصية بدقة أكبر، فقد يصبح الاستهداف الدقيق أكثر قوة وانتشارًا. كما أن هناك احتمالًا لسوء الاستخدام من أطراف خبيثة وتهديدات للخصوصية، لذا فإن فهم هذه الآليات ضروري لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي آمنة ولحماية ضد ذلك.