Данияр Нургалиев 
Искусственный интеллект совершил новый прорыв в понимании человеческой природы. Теперь нейросети способны не просто определять черты личности по текстам, которые мы пишем, но и объяснять, на основании каких именно слов и фраз они делают свои выводы. Эта разработка открывает новую страницу в психологии и технологиях, делая оценку личности более быстрой, доступной и, что самое главное, прозрачной.
Команда ученых из Университета Барселоны провела масштабное исследование, в ходе которого они научили передовые ИИ-модели, такие как BERT и RoBERTa, анализировать личность. Для этого нейросети изучали эссе и публикации людей, чьи психологические портреты были заранее составлены с помощью традиционных опросников. В ходе работы сравнивались две популярные системы оценки: научная «Большая пятерка» и более известная широкой публике типология Майерс-Бриггс (MBTI).
Главной задачей было заглянуть внутрь «черного ящика» ИИ, чтобы понять логику его решений. С помощью метода «интегрированных градиентов» исследователи смогли точно определить, какие слова в тексте оказали наибольшее влияние на вердикт нейросети. Например, слово «ненавижу» может быть воспринято негативно, но во фразе «ненавижу видеть, как страдают другие» оно, наоборот, указывает на эмпатию. Новая технология позволяет ИИ улавливать именно такие тонкие контекстуальные нюансы.
Результаты исследования оказались однозначными: модель «Большой пятерки», описывающая личность через пять ключевых черт (открытость, добросовестность, экстраверсия, доброжелательность и эмоциональная стабильность), показала себя гораздо надежнее. ИИ, работающий с этой системой, выявлял глубокие и стабильные языковые закономерности. В то же время популярная типология MBTI заставляла нейросеть полагаться на поверхностные маркеры и случайные совпадения, что ставит под сомнение ее научную ценность в подобных задачах.
Возможности применения новой технологии огромны. В психологии она может стать мощным инструментом для более естественной диагностики и отслеживания динамики состояния пациента. «Психологи смогут выявлять языковые паттерны, связанные с различными чертами личности, которые при традиционных методах могли бы остаться незамеченными», — отмечают авторы. Помимо медицины, анализ текстов может использоваться в подборе персонала, для персонализации образования и создания более «человечных» цифровых ассистентов.
При этом ученые подчеркивают первостепенную важность этики и прозрачности. Любое применение подобных технологий должно основываться на научно подтвержденных моделях и включать механизмы объяснимости, чтобы гарантировать справедливое и ответственное использование. В будущем исследователи не планируют заменять традиционные тесты, а видят потенциал в «мультимодальном подходе», который объединяет анализ текстов, цифрового поведения и даже устной речи для создания полного и объективного портрета личности. Команда уже работает над расширением исследования, чтобы проверить свои выводы на разных языках и культурах.