Mind the Gap: The Divergence Between Human and LLM-Generated Tasks
作者: Yi-Long Lu, Jiajun Song, Chunhui Zhang, Wei Wang
分类: cs.AI, cs.CL
发布日期: 2025-08-01 (更新: 2025-08-05)
💡 一句话要点
揭示人类与LLM生成任务的差异：心理驱动与具身性的缺失
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 任务生成 人类认知 内在动机 具身性 心理驱动因素 人机交互
📋 核心要点
- 现有LLM驱动的智能体在模拟人类任务生成方面存在不足，未能充分考虑人类内在动机和认知风格。
- 论文通过对比人类与GPT-4o的任务生成，揭示了LLM在模拟人类认知方面的局限性，强调了价值驱动和具身性的重要性。
- 实验表明，即使明确提供心理驱动因素，LLM仍无法生成与人类相似的任务，在社交性、物理性和主题上存在偏差。
📝 摘要（中文）
人类持续不断地产生多样化的任务，这些任务受到内在动机的驱动。虽然由大型语言模型（LLM）驱动的生成式智能体旨在模拟这种复杂的行为，但它们是否以相似的认知原则运作仍然不确定。为了解决这个问题，我们进行了一项任务生成实验，比较了人类的反应与LLM智能体（GPT-4o）的反应。我们发现，人类的任务生成始终受到心理驱动因素的影响，包括个人价值观（例如，对变革的开放性）和认知风格。即使将这些心理驱动因素明确地提供给LLM，它也无法反映相应的行为模式。它们产生的任务在社交性、物理性和主题上都明显不足，并且偏向于抽象。有趣的是，虽然LLM的任务被认为更有趣和新颖，但这突显了其语言能力与其生成类人、具身目标的能力之间的脱节。我们得出结论，人类认知的价值驱动和具身性本质与LLM的统计模式之间存在核心差距，强调了将内在动机和物理基础融入到更符合人类的智能体设计中的必要性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在模拟人类任务生成行为时，与人类认知模式存在差异的问题。现有方法未能充分考虑人类任务生成中内在的心理驱动因素，例如个人价值观和认知风格，导致LLM生成的任务与人类产生的任务存在显著差异。这种差异限制了LLM在需要模拟人类行为的应用场景中的有效性。
核心思路：论文的核心思路是通过对比人类和LLM（GPT-4o）在任务生成方面的表现，量化两者之间的差异，并分析造成这些差异的根本原因。论文认为，人类的任务生成受到价值驱动和具身性的影响，而LLM主要依赖于统计模式，缺乏对这些因素的有效建模。因此，论文强调需要在LLM的设计中融入内在动机和物理基础，以提高其生成类人任务的能力。
技术框架：论文采用实验研究的方法。首先，收集人类生成的任务数据，并记录参与者的心理特征，包括个人价值观和认知风格。然后，使用GPT-4o生成任务，并尝试将人类的心理特征作为提示词输入LLM。最后，对人类和LLM生成的任务进行对比分析，评估它们在社交性、物理性和主题等方面的差异。同时，通过问卷调查评估人类对两类任务的感知，例如趣味性和新颖性。
关键创新：论文的关键创新在于揭示了人类任务生成与LLM任务生成之间的根本差异，并将其归因于LLM缺乏价值驱动和具身性。论文通过实验证明，即使明确提供心理特征，LLM也无法有效模拟人类的任务生成行为。这一发现为未来LLM的设计提供了重要的指导，强调了将内在动机和物理基础融入LLM的重要性。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 精心设计的任务生成实验，能够有效区分人类和LLM生成的任务；2) 详细的心理特征测量，能够量化人类的个人价值观和认知风格；3) 多维度的任务分析，能够评估任务在社交性、物理性和主题等方面的差异；4) 人类感知评估，能够了解人类对不同任务的评价。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，人类任务生成受到心理驱动因素的显著影响，而GPT-4o即使在被明确告知这些因素的情况下，也无法产生类似人类的任务。LLM生成的任务在社交性、物理性和主题上都明显不足，并且偏向于抽象。尽管LLM生成的任务被认为更有趣和新颖，但这突显了其语言能力与生成类人目标的能力之间的脱节。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于开发更智能、更人性化的AI助手和虚拟代理。通过更好地理解人类的动机和价值观，可以使AI系统生成更符合人类需求和偏好的任务，从而提高人机交互的效率和满意度。此外，该研究还可以促进对人类认知和智能本质的理解，为人工智能的未来发展方向提供启示。
📄 摘要（原文）
Humans constantly generate a diverse range of tasks guided by internal motivations. While generative agents powered by large language models (LLMs) aim to simulate this complex behavior, it remains uncertain whether they operate on similar cognitive principles. To address this, we conducted a task-generation experiment comparing human responses with those of an LLM agent (GPT-4o). We find that human task generation is consistently influenced by psychological drivers, including personal values (e.g., Openness to Change) and cognitive style. Even when these psychological drivers are explicitly provided to the LLM, it fails to reflect the corresponding behavioral patterns. They produce tasks that are markedly less social, less physical, and thematically biased toward abstraction. Interestingly, while the LLM's tasks were perceived as more fun and novel, this highlights a disconnect between its linguistic proficiency and its capacity to generate human-like, embodied goals. We conclude that there is a core gap between the value-driven, embodied nature of human cognition and the statistical patterns of LLMs, highlighting the necessity of incorporating intrinsic motivation and physical grounding into the design of more human-aligned agents.