北京5月25日电 (记者 孙自法)人工智能能否追踪他人心理状态？能力怎样？施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然-人类行为》最新一期揭晓一篇人工智能研究论文显示，在测试追踪他人心理状态能力(也满意智理论，Theory of Mind)的使命中，两类人工智能大语言模子(LLM)在特定情形下的体现与人类相似，甚至更好。

　　该论文先容，心智理论对人类社交互动十分主要，是人类相同交流和爆发共识的要害。之前的研究批注，大语言模子这类人工智能可以解决重大的认知使命，如多选决议。不过，人们一直不清晰大语言模子在被以为是人类独吞能力的心智理论使命中的体现是否也能比肩人类。

　　在本项研究中，论文第一作者和配合通讯作者、德国汉堡-埃彭多夫大学医学中心 James W. A. Strachan与同事及相助者一起，选择能测试心理理论差别方面的使命，包括发明过失想法、明确间接言语以及识别失礼。他们随后较量了1907人与两个热门大语言模子家族(GPT和LLaMA2模子)完成使命的能力。他们发明，GPT模子在识别间接要求、过失想法和误导的体现能抵达有时甚至逾越人类平均水平，而LLaMA2的体现逊于人类水平；在识别失礼方面，LLaMA2强于人类但GPT体现不佳。

　　论文作者指出，LLaMA2的乐成被证实是由于回覆的私见水平较低而不是由于真的对失礼敏感，而GPT看起来的失利着实是由于对坚持结论的超守旧态度而不是由于推理过失。

　　论文作者提醒说，人工智能大语言模子在心智理论使命上的体现堪比人类不即是它们具有人类般的能力，也不料味着它们能掌握心智理论。

　　他们总结体现，这项研究希望是未来研究的主要基础，建议后续进一步研究大语言模子在心理推断上的体现会怎样影响个体在人机交互中的认知。(完) AYIOEQ8QEEE