PERSONAJUDGE: Simulating Individual Human Preference Judgments with Evaluator-Specific Demonstration Data

PERSONAJUDGE pregunta si un modelo juez puede reproducir el criterio de una persona concreta a partir de decisiones anteriores de esa misma persona. El estudio usa dos tareas del conjunto Anthropic Helpful and Harmless: 700 conversaciones únicas para helpfulness y otras 700 para harmlessness, cada una anotada por tres personas. Participan 32 anotadores profesionales de un equipo interno; 21 trabajan en cada tarea y 10 aparecen en ambas. Cada anotador completa 100 comparaciones con tres respuestas posibles, preferir A, neutral o preferir B, para un total de 4.200 juicios humanos. En una segunda fase revisa la reproducción de su interacción y verbaliza retrospectivamente cómo entendió la conversación, evaluó las respuestas y decidió. El sistema conserva la etiqueta, telemetría de interfaz, clics, desplazamiento, selección, espera y escritura, y esa explicación post hoc. No es una muestra de preferencias de la población general ni una simulación completa de personas: el objetivo empírico es predecir etiquetas de evaluadores profesionales en dos tareas muy próximas.

Por persona y tarea, 40 ítems forman el banco de demostraciones y 60 el conjunto de validación. PERSONAJUDGE descompone cada predicción en dos rondas: primero decide si esa persona expresaría preferencia o neutralidad y, si prevé preferencia, elige su dirección. Cruza cuatro modelos, Claude 3.5 Sonnet V2, Claude 3.7 Sonnet V1, DeepSeek-R1 y Amazon Nova Premier, cuatro contenidos de demostración, solo juicio; juicio más telemetría; juicio más razonamiento retrospectivo; o los tres, y 1, 2, 4 u 8 ejemplos. Son 64 condiciones, 80.640 simulaciones por tarea y 161.280 en total. Los ítems de validación no entran en el banco, pero cada condición usa una sola muestra aleatoria de demostraciones; no hay repeticiones que estimen la sensibilidad a qué ejemplos concretos caen en el prompt. Tampoco se publican snapshots inmutables, parámetros de inferencia, respuestas de los modelos o un entorno ejecutable.

Promediando las 64 condiciones, el juez sin personalización obtiene exactitud 0,452 en harmlessness y 0,496 en helpfulness; PERSONAJUDGE alcanza 0,480 y 0,510. En el subconjunto comparable, las demostraciones de la persona correcta superan a demostraciones de otros evaluadores por 0,028 puntos en harmlessness, 0,477 frente a 0,450; p=0,019, y 0,044 en helpfulness, 0,515 frente a 0,471; p<0,001. El razonamiento retrospectivo es la señal más útil: juicio más razonamiento promedia 0,505 y 0,537, mientras juicio más telemetría cae a 0,457 y 0,492, incluso por debajo de usar solo etiquetas. La configuración destacada, Claude 3.5 con ocho ejemplos de juicio y razonamiento, llega a 0,581 frente a 0,482 en harmlessness y 0,558 frente a 0,500 en helpfulness. Sus contrastes planificados dan p=0,046 y p=0,008, pero el apéndice muestra que, tras corrección FDR de las comparaciones por configuración, solo 3 de 64 mejoras sobreviven en harmlessness y ninguna en helpfulness. La cifra de “hasta 9,9 puntos” describe el mejor caso seleccionado, no el efecto general.

La personalización detectada es real pero modesta. Frente al predictor que siempre usa la etiqueta más frecuente de cada persona, la media de PERSONAJUDGE no mejora significativamente: diferencia -0,019 con p=0,95 en harmlessness y +0,042 con p=0,14 en helpfulness. En los ítems donde una persona discrepa de la mayoría, 20,2% y 23,3%, acierta su etiqueta exacta en 0,367 y 0,360; cuando el sistema también se aparta del consenso elige la dirección individual correcta en 0,617 y 0,632, por encima del azar binario de 0,5. Aun así, neutralidad es la clase más difícil, con recall 0,356 y 0,242. La exactitud individual varía mucho, de 0,375 a 0,565 y de 0,386 a 0,655. Entre las diez personas presentes en ambas tareas, la simulatabilidad no se transfiere, r=0,181; p=0,616; sí se correlaciona el uso de neutralidad, r=0,728; p<0,05, una inferencia frágil por n=10 y sin réplica externa.

El diseño tiene fortalezas: separa banco y validación, conserva la opción neutral, controla el orden de respuestas, compara contra demostraciones de otras personas y publica resultados por evaluador, clase y configuración. Pero las explicaciones se recogen después de ver una reproducción y pueden racionalizar la decisión, no revelar su causa. El estudio no mide estabilidad test-retest humana, de modo que desconoce el techo de predicción de una etiqueta personal; tampoco prueba otros dominios, idiomas, modalidades o poblaciones. La documentación afirma consentimiento y confidencialidad del audio, pero no identifica revisión ética, compensación, país, demografía ni condiciones laborales. El TeX de arXiv contiene el prompt, tablas y figuras, pero no los 4.200 juicios, telemetría, transcripciones, 161.280 predicciones, scripts, seeds ni el workbook citado. Por tanto, la contribución defendible es un experimento amplio que demuestra una señal incremental y dependiente del contexto en ejemplos históricos de evaluadores. No demuestra una personalidad estable, una copia fiable de la persona, generalización fuera de estas tareas ni capacidad para sustituir evaluadores humanos.

PERSONAJUDGE asks whether an LLM judge can reproduce one particular evaluator's criteria from that evaluator's prior decisions. The study uses two tasks derived from Anthropic's Helpful and Harmless dataset: 700 unique conversations for helpfulness and 700 for harmlessness, each labeled by three people. Thirty-two professional in-house annotators participate; 21 work on each task and 10 overlap. Each annotator completes 100 three-way comparisons, Prefer A, Neutral, or Prefer B, yielding 4,200 human judgments. In a second stage, annotators replay their interaction and retrospectively verbalize how they understood the conversation, assessed the responses, and selected a label. The system stores the label, interface telemetry, clicks, scrolling, selection, waiting, and typing, and this post-hoc explanation. This is neither a population preference sample nor a whole-person simulation: the empirical target is a professional annotator's labels on two closely related evaluation tasks.

For each evaluator and task, 40 items form a demonstration pool and 60 form the validation set. PERSONAJUDGE decomposes prediction into two rounds: whether the evaluator would express a preference or neutrality, followed, when needed, by preference direction. It crosses four models, Claude 3.5 Sonnet V2, Claude 3.7 Sonnet V1, DeepSeek-R1, and Amazon Nova Premier, with four demonstration contents, judgment only; judgment plus interface telemetry; judgment plus retrospective reasoning; or all three, and 1, 2, 4, or 8 examples. This creates 64 conditions, 80,640 simulations per task, and 161,280 total. Validation items never enter the demonstration pool, but each condition uses only one random demonstration draw, so sensitivity to example composition is not estimated. Immutable model snapshots, inference parameters, model outputs, and an executable environment are also absent.

Averaged across all 64 conditions, the unpersonalized Base Judge scores 0.452 accuracy on harmlessness and 0.496 on helpfulness; PERSONAJUDGE reaches 0.480 and 0.510. On the matched subset, target-evaluator demonstrations beat demonstrations from other evaluators by 0.028 on harmlessness, 0.477 versus 0.450, p=0.019, and 0.044 on helpfulness, 0.515 versus 0.471, p<0.001. Retrospective reasoning is the useful auxiliary signal: judgment plus reasoning averages 0.505 and 0.537, whereas judgment plus telemetry falls to 0.457 and 0.492, below labels alone. The highlighted Claude 3.5 eight-shot judgment-plus-reasoning setting reaches 0.581 versus a 0.482 base on harmlessness and 0.558 versus 0.500 on helpfulness. Its planned contrasts give p=0.046 and p=0.008, but the appendix reports that after FDR correction of per-configuration comparisons only 3 of 64 gains survive on harmlessness and none on helpfulness. The headline “up to 9.9 points” is a selected best case, not the average effect.

The individualized signal is genuine but modest. Against a predictor that always chooses each evaluator's most frequent label, PERSONAJUDGE's mean does not improve significantly: -0.019 with p=0.95 on harmlessness and +0.042 with p=0.14 on helpfulness. On items where an evaluator departs from the group majority, 20.2% and 23.3% of cases, it recovers the exact personal label at 0.367 and 0.360. When the model also departs from consensus, it selects the evaluator's direction at 0.617 and 0.632, above the binary 0.5 chance level. Neutral remains hardest, with recall 0.356 and 0.242. Per-evaluator accuracy ranges from 0.375 to 0.565 and from 0.386 to 0.655. Across the ten overlapping annotators, simulatability itself does not transfer between tasks, r=0.181, p=0.616, while neutral-use rate does, r=0.728, p<0.05, an externally unreplicated inference based on n=10.

The design has meaningful strengths: disjoint demonstration and validation sets, an explicit Neutral class, response-order controls, a non-target-evaluator control, and reporting by evaluator, class, and configuration. However, explanations are collected after replay and can rationalize rather than reveal the original decision process. No delayed human test-retest is measured, so the ceiling for reproducing a person's label is unknown; other domains, languages, modalities, and populations remain untested. The paper states that consent was obtained and audio stored confidentially, but provides no ethics-review identifier, compensation, country, demographics, or employment conditions. The arXiv source contains the prompt, tables, and figures but not the 4,200 labels, telemetry, transcripts, 161,280 predictions, scripts, seeds, or cited workbook. The defensible contribution is therefore a large experiment showing an incremental, task-dependent signal in evaluators' historical examples. It does not establish a stable personality, a reliable copy of a person, out-of-domain generalization, or a substitute for human evaluators.