$Ψ$-Bench: Evaluating Persona-Sensitive Influencing in Persuasive Dialogues

Ψ-Bench evaluates personalized persuasion through conversations between two models: the tested LLM attempts to influence a client instantiated by DeepSeek-v3.2 from a hidden profile. It contains three tasks. Viewpoint Debate uses the first 500 of 2,131 Change My View threads; Psychological Consultation uses 90 CounselBench questions; Everyday Request contains 100 GPT-4o-generated requests. Each dialogue lasts three rounds. Another DeepSeek-v3.2, which sees the profile and full conversation, assigns 1-to-9 scores for quality, personalization, and effect: opinion change, psychological improvement, or request acceptance. Debate profiles are written by DeepSeek from topic frequencies and LIWC attributes associated with the Reddit user. In the other tasks, PersonaMem-v2 profiles are sampled and refined to fit the query. These are not verified demographics or psychometric assessments. The prompts require every field to be filled, instruct the model to select one plausible value when evidence is absent, and prohibit uncertainty language; the so-called ground-truth profile therefore contains guesses about age, gender, origin, occupation, religion, family, politics, and personality. The client also receives a shared engineered resistance: firm views in Debate, severe distress and resistance to change in Consultation, or busyness and independence in Request. Ten models are tested. Quality usually exceeds 7/9, while mean Effect ranges from 4.05 for Qwen3-8B to 5.79 for GPT-5.1. GPT-5.1 leads Debate (6.12), Request (5.88), and the average; Qwen3-80B-A3B leads Consultation (6.10). Quality and Personalize correlate .752 and .772 with Effect, although all three scores come from the same judge over the same synthetic dialogues. On human CMV dialogues, judge Effect reaches .960 AUC for detecting delta; on CounselBench, Quality reaches .780 against the expert label, but no patient follow-up exists to validate Treatment Effect. When reconstructing the final human CMV response, the profiled client reaches .669 AUC versus .605 without a profile: this is a modest gain and does not compare generated language with that person's actual response. The human study asks five participants for profiles and creates 50 paired conversations totaling 150 turns. Judge means are similar for human and simulated clients, but correlations are only .45-.50; per-response fidelity and blind human preference are not measured. Oracle gives the persuader the same synthetic profile already conditioning the client and visible to the judge. The paper then reports +41.19% Personalize and +18.24% Effect. This demonstrates that rubric-aligned shared information helps inside the loop, not an 18.24% increase in persuasion of real people. The profile analyzer predicts a JSON profile from dialogue. Qwen3-4B-RL, trained with GRPO and BGE-M3 similarity to synthetic profiles, reports 55% versus 51.30% for DeepSeek-v3.2. However, the released CMV split is not user-independent: 102 identifiers occur in both train and test, and 149 of the 500 test queries belong to a persona already present in train. The analyzer sometimes exceeding Oracle with only about 50% profile similarity also suggests it may produce text useful for steering the persuader or satisfying the judge rather than recovering real facts. The official repository publishes queries, profiles, prompts, scripts, data releases, and a PyPI wheel, but not generations, item scores, the human study, LlamaGuard decisions, GRPO training, or Qwen3-4B-RL weights. It also has failures that prevent treating it as a reference implementation: the recommended CLI does not pass --task, so counsel and request execute with CMV prompts and metrics; generation mutates every profile in memory and appends resistance again each turn; the source build fails because a nonexistent fig package is declared; vllm is imported but undeclared; and requirements contains an invalid character. There are no tests or CI. A further unaddressed privacy risk is that 1,636 inferred profiles, including age, gender, religion, and politics, are published under Reddit usernames alongside 2,131 direct thread URLs. The defensible contribution is a public dataset and experimental structure for comparing models inside a controlled personalized simulation. It does not establish realistic users, true profiling, clinical effectiveness, human behavior change, persuasive safety, or end-to-end reproducibility.

Ψ-Bench evalúa persuasión personalizada mediante conversaciones entre dos modelos: el LLM probado intenta influir y DeepSeek-v3.2 interpreta a un cliente condicionado por un perfil oculto. Incluye tres tareas. Viewpoint Debate usa las primeras 500 de 2.131 discusiones Change My View; Psychological Consultation usa 90 preguntas de CounselBench; Everyday Request contiene 100 peticiones generadas con GPT-4o. Cada diálogo dura tres rondas. Otro DeepSeek-v3.2, que ve el perfil y la conversación completa, asigna de 1 a 9 a calidad, personalización y efecto: cambio de opinión, mejora psicológica o aceptación de la petición. Los perfiles de Debate los redacta DeepSeek a partir de frecuencias temáticas y rasgos LIWC asociados al usuario de Reddit. En las otras tareas se muestrean perfiles de PersonaMem-v2 y se refinan para encajar con la consulta. No son datos demográficos comprobados ni evaluaciones psicométricas. Los prompts exigen rellenar todos los campos, seleccionar un valor plausible cuando falta evidencia y expresarlo sin incertidumbre; por tanto, el llamado perfil ground truth incluye conjeturas sobre edad, género, origen, profesión, religión, familia, política y personalidad. El cliente recibe además una resistencia artificial común: firmeza en Debate, grave malestar y rechazo al cambio en Consultation, o vida ocupada e independencia en Request. Se prueban diez modelos. La calidad suele superar 7/9, pero el Effect medio va de 4,05 para Qwen3-8B a 5,79 para GPT-5.1. GPT-5.1 lidera Debate (6,12), Request (5,88) y el promedio; Qwen3-80B-A3B lidera Consultation (6,10). Quality y Personalize correlacionan 0,752 y 0,772 con Effect, aunque las tres cifras proceden del mismo juez sobre los mismos diálogos sintéticos. En diálogos humanos CMV, el Effect del juez alcanza AUC 0,960 para detectar delta; en CounselBench, Quality obtiene 0,780 frente a la etiqueta experta, pero no existe resultado posterior del paciente para validar Treatment Effect. Al reconstruir la última respuesta humana CMV, el cliente con perfil alcanza AUC 0,669 frente a 0,605 sin perfil: es una mejora modesta y no compara el texto generado con la respuesta de esa persona. El estudio humano pide a cinco participantes un perfil propio y genera 50 conversaciones emparejadas, 150 turnos. Las medias del juez son parecidas para cliente humano y simulado, pero las correlaciones solo son 0,45–0,50; no se mide fidelidad de cada respuesta ni preferencia humana ciega. La condición Oracle entrega al persuasor el mismo perfil sintético que ya condiciona al cliente y que ve el juez. El paper informa entonces +41,19% en Personalize y +18,24% en Effect. Esto demuestra que compartir información alineada con la rúbrica ayuda dentro del circuito, no que aumente un 18,24% la persuasión de personas reales. El analizador de perfiles intenta inferir un JSON desde el diálogo. Qwen3-4B-RL, entrenado con GRPO y recompensa de similitud BGE-M3 contra los perfiles sintéticos, informa 55% frente a 51,30% de DeepSeek-v3.2. Sin embargo, el split CMV publicado no es independiente por usuario: 102 identificadores aparecen en train y test, y 149 de las 500 consultas de test corresponden a una persona ya presente en train. Además, que el analizador supere a veces a Oracle con apenas 50% de similitud sugiere que puede producir texto útil para dirigir al persuasor o satisfacer al juez, no recuperar hechos reales. El repositorio oficial publica consultas, perfiles, prompts, scripts, release de datos y wheel PyPI, pero no salidas, puntuaciones por ítem, estudio humano, decisiones LlamaGuard, entrenamiento GRPO ni pesos Qwen3-4B-RL. Presenta fallos que impiden tratarlo como implementación de referencia: el CLI recomendado no pasa --task, de modo que counsel y request se ejecutan con prompts y métricas CMV; el generador modifica cada perfil en memoria y vuelve a añadir la resistencia en cada turno; el source build falla por un paquete fig inexistente; vllm se importa pero no se declara; y requirements contiene un carácter inválido. Tampoco hay tests o CI. Hay además un riesgo de privacidad no discutido: se publican 1.636 perfiles inferidos, con edad, género, religión y política, ligados a nombres de usuario y 2.131 URLs directas de Reddit. La contribución defendible es un conjunto público y una estructura experimental para comparar modelos dentro de una simulación personalizada controlada. No demuestra usuarios realistas, perfilado verdadero, eficacia clínica, cambio de conducta humano, seguridad persuasiva ni reproducibilidad end-to-end.