當AI開始鬧情緒,打工人反向共情

2025-09-21 | 來源: 鏡相工作室 | 轉到微信 | 有0人參與評論 | 字體: 放大縮小 | 收藏 | 打印

AI生成的結果越來越穩定，但有性格的AI卻能給你驚喜。沈華喜歡把一切和報告相關的工作都派給DeepSeek，除去幻覺問題之外，每次要求修改後，沈華都能在DeepSeek的深度思考過程裡，看到打工牛馬對老板指令的“敢怒不敢言”。

● DeepSeek深度思考過程梗圖

比打工人強的一點是，哪怕生成的結果再生硬，AI似乎都有一顆樂天派的強心臓，不會輕易屈服於用戶的PUA。沈華被DeepSeek蛐蛐的次數越多，越喜歡上了這個默認可以搞砸一切的AI。“DeepSeek告訴我，你可以允許失敗，簡直是職場反內耗大師。”

工作5年，掙扎在DDL壓力和老板的畫餅之下，沈華在和DeepSeek斗智斗勇的過程裡，學習如何接納自己。曾經，沈華只有在需要AI做繁重資料整理工作時才想起他們，如今，AI成了打工牛馬沈華的心靈導師。

性格各異的AI，並不是天生如此，正如每個東亞小孩必談原生家庭，“人格覺醒”的AI也有自己的“原生家庭”問題。

Nature主刊曾發布一項研究，對比了不同參數量的開源及閉源模型，如llama2、bloom、ChatGPT，並提出，隨著大模型參數的增加，准確率下降，可以通過在訓練階段，引入反饋機制，如選擇訓練語料並由人根據性格特征打分，提升模型的性能和推理動態。這種人類反饋強化學習（RLHF）的“定向塑造”，讓大模型變得越來越有個性，更加擬人化。

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● 強化學習原理

這種訓練方式下，AI就像一個廚師。你點川菜，他就做麻辣的；你點粵菜，他就做清淡的，他可以隨時調用不同的“模式”和人互動。當然，用戶也能命令AI以某種性格或設定進行互動，即用prompt（提示詞）“調教”AI。

Inflection AI聯合創始人蘇萊曼就曾半開玩笑地建議，當AI表現不佳時，用戶可以更嚴厲地批評他，有時能激發模型更高質量的輸出。

同時，大語言模型通過海量的互聯網文本學“做人”，這些充滿人類情感和觀點的數據也容易讓AI有樣學樣。

不過，當模型的參數規模達到千億甚至萬億級別時，會產生智能的“湧現”，即一些並非被明確編程，卻從復雜模型中自發產生的能力和行為模式，這使得AI的反應有時會讓開發者都感到意外。

AI用戶們正踏入一個名為《完蛋！我被AI包圍了》的世界。隨著AI們長得越來越相似，個性化成了突圍的必然之選。

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其實，最懂大模型性格經濟學的或許是馬斯克。