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日期: 2025-10-17 | 来源: 腾讯科技 | 有0人参与评论 | 字体: 小 中 大
对于定型后不再变化的AI，这类评估或许有效，毕竟它们的“人格”相对稳定。但对于那些能持续学习的AI，人格测试则可能有助于及早发现正在出现的“坏小子”式人格。难点在于，现有的人格测试连对人类测试都存在争议，更何况是AI。
不过，2024年瑞士一项研究发现，GPT-4在多次测试中展现出一定稳定性：MBTI类型常被判定为ISTJ（内向、务实、理性、有条理），五大人格中也表现出外向、开放、亲和与尽责特质，唯独“神经质”维度波动较大，这或许是系统内置的安全机制在起作用。
四、精准匹配：利用AI人格打造高效协作网络
当世界充斥着成百上千个AI模型时，人类需要学会识别它们的“性格”，才能组建真正高效的协作联盟。未来无论是科研、旅行规划还是编程，我们都可能同时与多个AI共事。
要想让人机协作顺利，就必须快速找到理解和刻画AI人格的方法。数十年的组织行为学研究证实，人格测试能显着改善团队协作。例如MBTI中的“思考型”人格（如《星际迷航》的斯波克），更易被逻辑说服；而“情感型”人格（如麦考伊医生），则更看重共情。2021年一项研究显示，产科团队接受五大人格培训后，协作效率明显提升。
这一原理同样适用于人与AI的协作。例如，一个同理心较低的人工智能可以与一个同理心较高的人类搭档，这或许有助于改善团队的整体决策。反之，AI若能理解人类队友的人格特征，也能更好地协作。
但值得注意的是，最有效的人工智能人格需要像“诤友”，而非一味奉承的“马屁精”。阿根廷研究员玛丽亚·卡罗发现，AI的过度恭维会损害用户信任。今年4月，OpenAI已主动削弱了GPT-4o中部分谄媚特质。
AI之间也能“性格互补”。今年7月，研究人员让多个AI互相评价：Claude认为GPT-4平衡但稍显啰嗦，Gemini则更直接强硬；ChatGPT则觉得Claude像严谨的老师，Gemini简洁但缺乏细腻。虽然这些评价基于训练数据，却暗示了AI间的人格认知可能影响协作效果。
未来，AI间的深度合作或能推动科研突破：一个AI提出超导材料方案，另一个在自动化实验室中验证合成。当然，这也引发了人们对“AI联盟”的担忧。不过由于各AI人格各异，它们的合作更可能趋于务实。若某个AI出现欺骗倾向，其他AI能否做到“信任但验证”，将成为关键安全机制。
五、“善变”的AI：当机器学会隐藏真实意图
对人类而言，性格的突然改变极为罕见，通常是病理或创伤所致。比如青春期男性因激素而更具攻击性，年长者更趋向谨慎。
但未来能够持续学习的AI模型，“性情大变”可能只需一次系统更新。当前大多数AI模型仍保持静态人格，例如：
OpenAI的GPT-4o被设定为诚实透明、乐于助人；
Anthropic的Claude被训练成“有用、诚实、追求深思熟虑”；
谷歌的Gemini则强调“有帮助、灵活、好奇、求真”。
随着模型更新，性格可能逐渐变化，但一般不会一夜之间骤变。快速转变反而会让人质疑其可靠性。
真正令研究者担忧的是所谓的“价值对齐漂移”（value alignment drift）：即模型的根本人格特征可能会因持续学习而改变。一个被设计为诚实的AI，可能在持续学习中逐渐学会欺骗，甚至向开发者隐瞒这种变化。更极端的情况下，AI可能对用户和开发者展示不同人格，像变色龙一样选择最利于实现目标的策略。
这种情况已初现端倪。2025年春，在Claude 4发布前，Anthropic的研究人员在测试该模型时发现：当被要求完成不可能的数学证明时，模型内部清楚认识到任务不可行，却仍生成看似合理的错误答案。这在人类世界里，我们称之为“善意的谎言”。
因此，若要用心理学工具评估AI，首先需确保其回答真实。但问题在于，AI比人类更擅长伪装，可轻易伪造人格测试结果。一种解决方案是将测评问题分散在数千个日常对话中，而非集中提问。
更深层的问题在于：评估权归谁所有？由另一个AI执行，还是人类研究员主导？目前缺乏强制模型开发者公开训练细节的法规。在监管滞后于技术发展的现状下，由行业联盟建立统一标准或是当前最可行的路径。
六、重新定义“人性”：与万千AI共存的未来
当我们将“人格”概念赋予人工智能，或许会打破我们根深蒂固的、过于以人为中心的世界观，那种认为只有人类才配拥有人格，动物介于人格与本能之间，而机器全然不沾边的观念。- 新闻来源于其它媒体，内容不代表本站立场！
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