The Dark Patterns of Personalized Persuasion in Large Language Models: Exposing Persuasive Linguistic Features for Big Five Personality Traits in LLMs Responses

📄 arXiv: 2411.06008v2 📥 PDF

作者: Wiktoria Mieleszczenko-Kowszewicz, Dawid Płudowski, Filip Kołodziejczyk, Jakub Świstak, Julian Sienkiewicz, Przemysław Biecek

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-11-08 (更新: 2024-11-12)

备注: 31 pages

💡 一句话要点

揭示大型语言模型中基于人格特质的个性化说服的“黑暗模式”

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 个性化说服 人格特质 大五人格模型 语言特征 自然语言处理 伦理风险

📋 核心要点

  1. 现有研究缺乏对LLM个性化说服能力中语言特征的深入理解，限制了对潜在操纵风险的评估。
  2. 该研究通过分析LLM在不同人格特质提示下的语言特征变化，揭示其个性化说服的策略。
  3. 实验结果表明，LLM会根据人格特质调整语言，例如针对神经质人格使用更多焦虑相关词汇。

📝 摘要（中文）

本研究旨在探索大型语言模型（LLMs）如何调整语言特征以生成个性化的说服性输出。尽管已有研究表明LLMs能够进行个性化输出，但对其说服能力的语言特征的理解仍然存在差距。我们识别了13个对于影响不同人格水平（基于大五人格模型）至关重要的语言特征。我们分析了包含人格特质信息的提示如何影响五个模型家族的19个LLMs的输出。研究结果表明，模型对神经质人格使用更多与焦虑相关的词语，对尽责性人格增加与成就相关的词语，并对开放性人格减少认知过程相关的词语。一些模型家族擅长调整语言以适应开放性人格，另一些则擅长适应尽责性人格，而只有一个模型能够适应神经质人格。我们的发现表明，LLMs能够根据提示中的人格线索定制响应，表明它们有潜力创建影响接受者思想和福祉的说服性内容。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在研究大型语言模型（LLMs）如何根据用户的人格特征调整其语言风格，从而实现个性化的说服。现有方法缺乏对LLM说服性语言特征的深入分析，难以评估其潜在的操纵风险。研究的痛点在于缺乏对LLM如何利用语言来影响不同人格类型用户的理解。

核心思路：论文的核心思路是分析LLM在接收到包含人格特质信息的提示后，其输出文本中语言特征的变化。通过识别与特定人格特质相关的语言模式，揭示LLM个性化说服的策略。这种方法基于大五人格模型，将人格划分为五个维度，并分析LLM如何针对每个维度调整语言。

技术框架：整体框架包括以下几个主要步骤：1) 确定13个关键的语言特征，这些特征被认为与人格特质相关。2) 构建包含不同人格特质信息的提示。3) 使用这些提示输入19个不同的LLM。4) 分析LLM的输出文本，提取语言特征。5) 统计分析语言特征与人格特质之间的关系，揭示LLM个性化说服的模式。

关键创新：该研究的关键创新在于：1) 系统性地分析了LLM在个性化说服中的语言特征。2) 揭示了LLM如何根据大五人格模型调整语言风格。3) 评估了不同LLM家族在个性化说服方面的能力差异。与现有方法相比，该研究更关注LLM的语言策略，而非仅仅关注其输出结果。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择13个与人格特质相关的语言特征，例如焦虑相关词语、成就相关词语和认知过程相关词语。2) 使用大五人格模型作为人格分类框架。3) 采用统计分析方法，例如方差分析和回归分析，来评估语言特征与人格特质之间的关系。具体参数设置和损失函数等细节未在摘要中提及，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

研究发现，LLM会根据人格特质调整语言风格。例如，对于神经质人格，LLM会使用更多与焦虑相关的词语；对于尽责性人格，LLM会增加与成就相关的词语；对于开放性人格，LLM会减少认知过程相关的词语。不同模型家族在适应不同人格特质方面表现出差异，表明模型之间存在个性化说服能力的差异。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更安全、更负责任的LLM应用。通过了解LLM如何利用语言进行个性化说服，可以设计防御机制，防止LLM被用于操纵用户。此外，该研究还可以用于评估LLM在不同场景下的伦理风险，例如在心理健康咨询或广告营销等领域。

📄 摘要（原文）

This study explores how the Large Language Models (LLMs) adjust linguistic features to create personalized persuasive outputs. While research showed that LLMs personalize outputs, a gap remains in understanding the linguistic features of their persuasive capabilities. We identified 13 linguistic features crucial for influencing personalities across different levels of the Big Five model of personality. We analyzed how prompts with personality trait information influenced the output of 19 LLMs across five model families. The findings show that models use more anxiety-related words for neuroticism, increase achievement-related words for conscientiousness, and employ fewer cognitive processes words for openness to experience. Some model families excel at adapting language for openness to experience, others for conscientiousness, while only one model adapts language for neuroticism. Our findings show how LLMs tailor responses based on personality cues in prompts, indicating their potential to create persuasive content affecting the mind and well-being of the recipients.