Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Can ChatGPT read who you are?

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60076658%3A12410%2F24%3A43908238" target="_blank" >RIV/60076658:12410/24:43908238 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/68407700:21730/24:00378444

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2949882124000483?via%3Dihub" target="_blank" >https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2949882124000483?via%3Dihub</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.chbah.2024.100088" target="_blank" >10.1016/j.chbah.2024.100088</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Can ChatGPT read who you are?

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The interplay between artificial intelligence (AI) and psychology, particularly in personality assessment, represents an important emerging area of research. Accurate personality trait estimation is crucial not only for enhancing personalization in human-computer interaction but also for a wide variety of applications ranging from mental health to education. This paper analyzes the capability of a generic chatbot, ChatGPT, to effectively infer personality traits from short texts. We report the results of a comprehensive user study featuring texts written in Czech by a representative population sample of 155 participants. Their self-assessments based on the Big Five Inventory (BFI) questionnaire serve as the ground truth. We compare the personality trait estimations made by ChatGPT against those by human raters and report ChatGPT&apos;s competitive performance in inferring personality traits from text. We also uncover a ‘positivity bias’ in ChatGPT&apos;s assessments across all personality dimensions and explore the impact of prompt composition on accuracy. This work contributes to the understanding of AI capabilities in psychological assessment, highlighting both the potential and limitations of using large language models for personality inference. Our research underscores the importance of responsible AI development, considering ethical implications such as privacy, consent, autonomy, and bias in AI applications.

  • Název v anglickém jazyce

    Can ChatGPT read who you are?

  • Popis výsledku anglicky

    The interplay between artificial intelligence (AI) and psychology, particularly in personality assessment, represents an important emerging area of research. Accurate personality trait estimation is crucial not only for enhancing personalization in human-computer interaction but also for a wide variety of applications ranging from mental health to education. This paper analyzes the capability of a generic chatbot, ChatGPT, to effectively infer personality traits from short texts. We report the results of a comprehensive user study featuring texts written in Czech by a representative population sample of 155 participants. Their self-assessments based on the Big Five Inventory (BFI) questionnaire serve as the ground truth. We compare the personality trait estimations made by ChatGPT against those by human raters and report ChatGPT&apos;s competitive performance in inferring personality traits from text. We also uncover a ‘positivity bias’ in ChatGPT&apos;s assessments across all personality dimensions and explore the impact of prompt composition on accuracy. This work contributes to the understanding of AI capabilities in psychological assessment, highlighting both the potential and limitations of using large language models for personality inference. Our research underscores the importance of responsible AI development, considering ethical implications such as privacy, consent, autonomy, and bias in AI applications.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>ost</sub> - Ostatní články v recenzovaných periodicích

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/EH22_008%2F0004590" target="_blank" >EH22_008/0004590: Robotika a pokročilá průmyslová výroba</a><br>

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2024

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Computers in Human Behavior: Artificial Humans

  • ISSN

    2949-8821

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    2

  • Číslo periodika v rámci svazku

    2

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    12

  • Strana od-do

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus