Resumen: Los modelos de lenguajes grandes (LLM) están dando forma cada vez más a la interacción persona-computadora (HCI), desde asistentes personalizados hasta simulaciones sociales. Más allá de la competencia lingüística, los investigadores están explorando si los LLM pueden exhibir características humanas que influyan en el compromiso, la toma de decisiones y el realismo percibido. La personalidad, en particular, es fundamental, pero los enfoques existentes a menudo tienen dificultades para lograr una expresión matizada y adaptable. Presentamos un marco que modela la personalidad LLM a través de tipos psicológicos junguianos, integrando tres mecanismos: un mecanismo de coordinación dominante-auxiliar para la expresión central coherente, un mecanismo de refuerzo-compensación para la adaptación temporal al contexto y un mecanismo de reflexión que impulsa la evolución de la personalidad a largo plazo. Este diseño permite al agente mantener rasgos matizados mientras se ajusta dinámicamente a las demandas de interacción y actualiza gradualmente su estructura subyacente. La alineación de la personalidad se evalúa utilizando cuestionarios de indicadores de tipo Myers-Briggs y se prueba en diversos escenarios de desafío como una evaluación estructurada preliminar. Los hallazgos sugieren que los LLM en evolución y conscientes de la personalidad pueden respaldar interacciones coherentes y sensibles al contexto, lo que permite el diseño de agentes naturalistas en HCI.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 15 de enero de 2026.
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