AI開始鬧情緒打工人反向共情大模型性格經(jīng)濟學(3)

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2025-09-21 15:22:11 鈦媒體APP

AI生成的結(jié)果越來越穩(wěn)定，但有性格的AI卻能給人驚喜。沈華喜歡把一切和報告相關(guān)的工作都派給DeepSeek，除去幻覺問題之外，每次要求修改后，沈華都能在DeepSeek的深度思考過程里，看到打工牛馬對老板指令的“敢怒不敢言”。比打工人強的一點是，哪怕生成的結(jié)果再生硬，AI似乎都有一顆樂天派的強心臟，不會輕易屈服于用戶的PUA。

工作五年，掙扎在DDL壓力和老板的畫餅之下，沈華在和DeepSeek斗智斗勇的過程里，學習如何接納自己。曾經(jīng)，沈華只有在需要AI做繁重資料整理工作時才想起它們，如今，AI成了他的心靈導師。

性格各異的AI并不是天生如此。Nature主刊曾發(fā)布一項研究，對比了不同參數(shù)量的開源及閉源模型，提出隨著大模型參數(shù)的增加，準確率下降，可以通過在訓練階段引入反饋機制，提升模型的性能和推理動態(tài)。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。

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。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(diào)教”AI。Inflection AI聯(lián)合創(chuàng)始人蘇萊曼就曾半開玩笑地建議，當AI表現(xiàn)不佳時，用戶可以更嚴厲地批評它，有時能激發(fā)模型更高質(zhì)量的輸出。

同時，大語言模型通過海量的互聯(lián)網(wǎng)文本學“做人”，這些充滿人類情感和觀點的數(shù)據(jù)也容易讓AI有樣學樣。當模型的參數(shù)規(guī)模達到千億甚至萬億級別時，會產(chǎn)生智能的“涌現(xiàn)”，即一些并非被明確編程，卻從復雜模型中自發(fā)產(chǎn)生的能力和行為模式，這使得AI的反應有時會讓開發(fā)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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