Une étude analysant GPT-4o simulant des personnas américaines et sino-américaines révèle que l'expression du persona par les LLM se compose de deux composantes dissociables : les caractéristiques agrégées et les caractéristiques géométriques. Les chercheurs ont construit des matrices de corrélation intra-instance à partir des réponses IPIP-50 pour analyser la géométrie sur les variétés SPD sous des ordres de questions manipulés.
- Les caractéristiques agrégées, représentées par les scores Big Five, se dégradent de 21 % sous randomisation mais restent robustes au cadre.
- Les caractéristiques géométriques s'effondrent de 42 % sous désalignement de cadre mais récupèrent substantiellement à 84 % sous des cadres partagés, dépassant les caractéristiques agrégées qui n'atteignent que 76 %.
Ces résultats établissent un cadre à double nature pour les personas LLM, remettant en cause les conceptions statiques des traits et nécessitant des méthodes d'évaluation sensibles au cadre.