使用人工智能深入了解人格

在招聘方面，雇主可能很难找到最适合这份工作的人选。因此，组织经常使用性格量表来确定候选人是否合适。

虽然市场上有几种广泛使用的性格测试，但组织可能会寻找现有量表无法衡量的特征或技能。创建一个新的量表——需要人格、组织、社会或临床心理学家等专家的工作——可能既费时又费钱。

考虑到这一点，弗吉尼亚理工大学心理学系的助理教授IvanHernandez希望找到一种方法，使人格量表的创建更容易、更容易获得。

“作为心理学家，我们会对测量人格的许多不同方面感兴趣，”埃尔南德斯说。“但困难的部分是，你是怎么做到的?你如何想出正确的问题来判断一个人是否是好朋友，判断一个人是否会勤奋工作，判断一个人是否情商高?”

虽然主题专家通常会设计这些问题，但Hernandez提出了另一种来源——人工智能。

Hernandez与HoganAssessmentSystemsInc.的研究顾问WeiwenNie合作，创建了一个框架，用于使用各种自然语言处理模型来帮助研究人员开发有效的心理量表。

在创建人格量表的传统方法中，主题专家被要求创建一组可能符合特定人格特征的项目——例如，“我喜欢参加派对”作为外向性的衡量标准。该池构成了规模创建的基础，在部署之前对其进行管理和测试。

在Hernandez的框架中，基于转换器的语言模型生成基于人工智能的项目池(AI-IP)，其中包含一百万个新项目——远远超过任何专家组可以创建的项目。额外的语言处理模型将池缩小到与所需结构最相关的项目，例如外向性。