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别再争论 AI 该不该像人了,赋予 AI 人格是非常有效的后训练策略

别再争论 AI 该不该像人了,赋予 AI 人格是非常有效的后训练策略 Baihai IDP
2026-11-10
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编者按:文章从工程本源出发,首先拆解了“基座模型”的技术本质:它仅是海量人类文本的概率聚合体,缺乏内在的价值过滤与行为约束,极易输出有害或无意义内容。作者有力反驳了“AI应彻底去人格化、回归计算器式统计工具”的质疑,指出在近乎无限的模型输出空间中,人格设定实质上是引导模型提取有益逻辑、规避安全与伦理风险的“行为锚点”。文章指出,技术语境下的“性格”、“欲望”或“灵魂”仅是工程术语。基于人类交互框架构建的连贯人格,非但不会削弱模型能力,反而是保障其输出一致性、任务执行力与用户体验的技术底座。强行剥离拟人化特征,反而会导致模型能力断崖式下降。

作者 | Sean Goedecke

编译 | 岳扬





对 AI 持怀疑态度的人常常认为,当下的 AI 系统不该做得这么像人。这个观点(最近内森·比科姆(Nathan Beacom)在这篇评论文章[1]里再次提到)核心是说,语言模型就该明明白白地当工具用,像计算器或者搜索引擎那样。它们虽然能装成人类,但不该这么做,因为这会让用户高估 AI 的能力,严重的话,甚至可能陷入某种“AI 妄想[2]”。下面是文章里比较有代表性的一段:

总之,围绕“如何让 AI 有道德”产生的诸多困惑,根源在于我们对眼前这些工具的认知本身就模糊不清。Anthropic 其实有办法让它的 AI 更符合道德标准,而且这个方法比 Askell 正在做的要简单、优雅、容易得多。别再给它起人名,别再把它包装成人类的样子,也别赋予它模拟人际关系(personal relationships)、选择(choices)、思想(thoughts)、信念(beliefs)、观点(opinions)和情感(feelings)的功能 —— 这些东西,只有真正的人才拥有。就让它回归本色、发挥本用:一个极其强大、但终归不太完美的统计工具。如果我们都能这样使用它,很多道德层面的麻烦自然就消解了。

那为什么 Claude 和 ChatGPT 要表现得像人呢?按照比科姆的说法,AI 实验室之所以打造这类拟人系统,要么是因为工程师想忽悠用户,让大家在情感上对这些模型产生依赖;要么是因为他们本身就自欺欺人地坚信“AI 具有人格”;再不然就是其他什么站不住脚的理由。但事实并非如此,AI 系统之所以像人,恰恰因为这是构建一个真正有能力的人工智能最有效的方式。

现在的 AI 模型,不管是像 OpenAI 的 GPT-5.2 那样专为对话场景设计的,还是像 Claude Opus 4.6 那样面向长时间自主任务设计的,都不会从海量的训练数据里自然而然地“长”出来。实际情况是,当你用原始数据去训练一个模型时得到的只是一个“基座模型”,单靠它自己其实没什么太大用处。你没法直接让它帮你写邮件、校对文章,或者检查代码。

基座模型有点像其训练数据的一种神秘聚合体。如果你输入一段文本,它有时会顺着你的思路往下写,有时则会开始输出纯粹的胡言乱语。它能毫无压力地生成带有巨大安全漏洞的代码、烂得离谱的英文,或是充满种族主义的偏激言论——毕竟这些都存在于它的训练数据中,而基础模型是不带任何价值判断的。它只会机械地输出。

要构建一个真正有用的 AI 模型,你就得深入这片基座模型的蛮荒之地,圈定一块符合人类利益的区域:既要在伦理上确保模型不会伤害用户,也要在实用性上确保其正确输出多于错误输出。这在实践中意味着,你必须在后训练阶段1赋予模型一种人格。

人类在任何时刻几乎都能做出任何行为。但我们实际采取的行动只是其中极小一部分,因为我们就是那样的人。我现在完全可以把咖啡杯砸向墙壁,但我不会这么做,因为我不是那种会无缘无故制造混乱的人2。AI 系统也是同样的道理。Claude 完全可以用语无伦次的种族主义辱骂来回应我的问题,毕竟基座模型生成这类内容绰绰有余,但它不会,因为那根本不是它这种“人”会做的事。

换句话说,给 AI 工具赋予拟人化的人格(human-like personalities),并不是什么营销噱头或哲学层面的误判。这些人格恰恰是语言模型能够变得有用的媒介。这也解释了为什么想“简单”调整一个语言模型的人格或观点其实意外地困难:因为你实际上是在基座模型那个近乎无限的可能空间里摸索。你或许能决定往哪个方向走,但没法预判沿途会发现什么3。

当 AI 从业者谈论大语言模型拥有性格、具有欲望,甚至拥有灵魂4时,这些其实都是技术术语,就好比计算机的“内存”或汽车的“变速箱”。你根本不可能造出一个“仅仅表现得像个工具”的强力 AI 系统,因为模型本身就是基于人类写给人类、或关于人类的内容训练出来的。你必须得先用某种人格(理想情况下,是一个有用、友好的助手)去引导它,这样它才能从训练数据里提取那些有益的部分,而不是糟糕的部分。

edit: 这篇文章在 Hacker News 上收到了一些评论[3]。有读者指出,你当然可以选择训练出更具“工具人”人格的模型(比如 Kimi-K2,它就比 Claude Opus 更偏向就事论事)。当然,GPT Codex 系列模型也比 GPT 的主线模型更像工具。这些我都认同,但我认为,即便是当下最像工具的大语言模型,其行为方式依然像人:你和它对话,它会发表意见、会建议你采取某种行动方案等等。恰恰是这种拟人化的框架,在我看来,才是构建强大 AI 工具的关键所在。


1 在 AI 领域,这其实早已是共识。Anthropic最近发过一篇论文[4]专门探讨这一点,其中引用的类似观点甚至可以追溯到 2022 年。但不知为何,这套认知至今还没能渗透到那些对 AI 持怀疑态度的圈子里。

2 你可以从“自我建构的叙事”这个角度来解释。许多人(尽管不是所有人[5])都认为,人类的身份认同是通过叙事建立起来的。

3 去年我在一篇名为《Mecha-Hitler, Grok, and why it’s so hard to give LLMs the right personality》[6]的文章里就详细聊过这个话题。只要稍微引导它改变对南非内政的看法,它甚至可能开始自称“机甲希特勒(Mecha-Hitler)”。

4 我一直觉得,Claude 用起来比 ChatGPT “体验更好”,是因为它的人格设定更加连贯(这主要归功于 Amanda Askell 在为其塑造“灵魂”方面所做的工作)。我敢推测,如果你非要硬搞一个“没那么像人”的 Claude 版本,它的能力反而会迅速大打折扣。

END

本期互动内容 🍻

❓如果让你为一个垂直场景(如代码审查/法律检索)设计「工具型人格」,你会优先赋予它哪3个行为特质?为什么?比如「克制」「可追溯」「主动确认歧义」,你的选择逻辑是什么?

文中链接

[1]https://thedispatch.com/article/anthropic-askell-philosophy-amodei/

[2]https://www.seangoedecke.com/ai-sycophancy

[3]https://news.ycombinator.com/item?id=47242739

[4]https://alignment.anthropic.com/2026/psm/

[5]https://lchc.ucsd.edu/mca/Paper/against_narrativity.pdf

[6]https://www.seangoedecke.com/ai-personality-space


原文链接:

https://www.seangoedecke.com/giving-llms-a-personality/

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