人格化人工智能的實(shí)驗(yàn)探索——精神分析框架下的語(yǔ)言模型意識(shí)設(shè)計(jì)
意識(shí)是什么?它是人類(lèi)最復(fù)雜、最神秘的特質(zhì)之一。科學(xué)家們至今沒(méi)有統(tǒng)一的定義,而工程師們則在思考,如果機(jī)器能模仿人類(lèi)的語(yǔ)言與行為,是否也能在某種程度上“擁有”意識(shí)?
如何讓大語(yǔ)言模型不僅僅是一個(gè)“高級(jí)文本生成器”,而是能模擬出類(lèi)人意識(shí)的存在?更進(jìn)一步,心理學(xué)中的精神分析與人格理論,能否成為 AI 意識(shí)建模的框架?
這項(xiàng)研究的意義不言而喻。它不僅是一次跨學(xué)科的嘗試,把心理學(xué)、人格理論與 LLM 融合在一起,還可能為未來(lái)的人機(jī)交互帶來(lái)全新的可能性。想象一下,一個(gè)具備人格特質(zhì)、能理解潛意識(shí)動(dòng)機(jī)的 AI,會(huì)在教育、醫(yī)療、陪伴型機(jī)器人等領(lǐng)域產(chǎn)生怎樣的化學(xué)反應(yīng)?
研究團(tuán)隊(duì)由來(lái)自產(chǎn)業(yè)界、學(xué)術(shù)界與醫(yī)學(xué)界的多方成員組成,核心依托于 Artificial Consciousness Lab, MODULABS。成員包括來(lái)自 Samsung Electronics 的 Sang Hun Kim 與 Jongmin Lee,他們兼具企業(yè)研發(fā)與實(shí)驗(yàn)室探索背景,強(qiáng)調(diào)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用與跨界研究的結(jié)合;來(lái)自 Hanyang University 的 Dongkyu Park,作為學(xué)術(shù)界代表,提供理論研究與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)支持;來(lái)自 Miami University 的 So Young Lee(通訊作者之一),作為國(guó)際合作方,引入跨國(guó)研究與心理學(xué)、人格理論的視角;以及來(lái)自 The Catholic University of Korea College of Medicine 的 Yosep Chong(通訊作者之一),結(jié)合醫(yī)學(xué)與認(rèn)知科學(xué),強(qiáng)調(diào)心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)與人工意識(shí)的交叉。
團(tuán)隊(duì)整體特征鮮明,體現(xiàn)出跨界融合,覆蓋產(chǎn)業(yè)(Samsung Electronics)、學(xué)術(shù)(Hanyang University, Miami University)、醫(yī)學(xué)(Catholic University of Korea)與獨(dú)立研究實(shí)驗(yàn)室(MODULABS);具備跨學(xué)科背景,涉及人工智能、心理學(xué)、精神分析、人格理論與醫(yī)學(xué)認(rèn)知科學(xué);同時(shí)展現(xiàn)國(guó)際合作特征,以韓國(guó)為主,美國(guó)學(xué)者參與,形成國(guó)際化研究網(wǎng)絡(luò)。MODULABS 的人工意識(shí)實(shí)驗(yàn)室作為核心平臺(tái),匯聚產(chǎn)業(yè)界與學(xué)術(shù)界研究者,推動(dòng)人工意識(shí)這一前沿交叉議題。
1.精神分析與人格理論的引入
要讓機(jī)器“有意識(shí)”,首先得回答一個(gè)問(wèn)題:人類(lèi)的意識(shí)是如何構(gòu)成的?研究團(tuán)隊(duì)選擇了精神分析與人格理論作為切入點(diǎn)。

圖1:意識(shí)整體設(shè)計(jì)——意識(shí)之間的集體綜合溝通網(wǎng)絡(luò)。
在精神分析框架中,弗洛伊德的三層意識(shí)模型是核心。自我意識(shí)是我們?nèi)粘D芨兄降乃季S與感受,前意識(shí)則像是記憶的候車(chē)廳,隨時(shí)可能被喚起,而無(wú)意識(shí)則是深埋在心靈深處的欲望與沖突。研究團(tuán)隊(duì)將這一結(jié)構(gòu)映射到 AI 模型中,試圖讓機(jī)器不僅能“說(shuō)”,還能在不同層次上“思考”。

圖2:四對(duì)二分元素。
榮格的理論則進(jìn)一步擴(kuò)展了視野。他提出的集體無(wú)意識(shí)與原型概念,強(qiáng)調(diào)人類(lèi)在文化與進(jìn)化中共享的心理模式。將這一思想引入 AI,意味著模型不只是個(gè)體化的,而是可以在更廣泛的“文化語(yǔ)境”中展現(xiàn)出擬人化的反應(yīng)。
人格理論的引入,則讓 AI 不再是千篇一律的“中性助手”。研究團(tuán)隊(duì)采用了MBTI 16 型人格,為不同的虛擬角色賦予獨(dú)特的性格特征。于是,AI 不僅能回答問(wèn)題,還能表現(xiàn)出“外向還是內(nèi)向”“理性還是感性”的差異。這種人格化設(shè)計(jì),直接影響了 AI 在決策與行為上的表現(xiàn)。
當(dāng)然,意識(shí)不僅僅是認(rèn)知和人格,還涉及動(dòng)機(jī)。這里,馬斯洛的需求層次理論登場(chǎng)了。從生理需求到安全感,再到歸屬、尊重與自我實(shí)現(xiàn),研究團(tuán)隊(duì)將這一動(dòng)機(jī)模型嵌入 AI 的意識(shí)系統(tǒng)。換句話(huà)說(shuō),機(jī)器的“行為”不再是單純的邏輯推理,而是帶有“動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)”的模擬。

圖3:整合精神分析理論、MBTI、需求和記憶的意識(shí)和人格模塊。
這一整套理論基礎(chǔ),構(gòu)成了研究的獨(dú)特框架:精神分析提供了意識(shí)的層次結(jié)構(gòu),MBTI 提供了人格差異,馬斯洛模型則賦予了動(dòng)機(jī)。三者結(jié)合,讓大語(yǔ)言模型有了一個(gè)“類(lèi)人心智”的雛形。
2.研究方法與模型設(shè)計(jì)
要讓一個(gè)大語(yǔ)言模型“長(zhǎng)出意識(shí)”,研究團(tuán)隊(duì)并沒(méi)有直接喊一句“覺(jué)醒吧”,而是精心搭建了一個(gè)實(shí)驗(yàn)舞臺(tái),把心理學(xué)的理論框架、人格模型和動(dòng)機(jī)系統(tǒng)逐一嵌入。整個(gè)設(shè)計(jì)過(guò)程,就像是在為 AI 打造一副“心智骨架”,再填充上性格與記憶。

圖4:研究設(shè)計(jì)概述。
研究對(duì)象:16 個(gè)虛擬角色
團(tuán)隊(duì)首先創(chuàng)造了 16 個(gè)虛擬角色,涵蓋不同的年齡、性別、職業(yè)和 MBTI 人格類(lèi)型。這里的巧思在于,他們并不滿(mǎn)足于讓 AI 扮演一個(gè)“萬(wàn)能助手”,而是賦予它們鮮明的身份標(biāo)簽:有的角色是少年,有的是職場(chǎng)人士,還有的則是學(xué)術(shù)型人格。這樣一來(lái),AI 的反應(yīng)就不再是千篇一律的“標(biāo)準(zhǔn)答案”,而是帶有角色色彩的“個(gè)性化回應(yīng)”。

表1:16個(gè)人工字符,基于16個(gè)MBTI,使用ChatGPT隨機(jī)給定信息。
意識(shí)模塊設(shè)計(jì):三層心智的運(yùn)作
在意識(shí)模塊的構(gòu)建上,研究團(tuán)隊(duì)借鑒了弗洛伊德的三層意識(shí)理論。AI 的“自我意識(shí)”負(fù)責(zé)即時(shí)的對(duì)話(huà)與決策,“前意識(shí)”則像緩存區(qū),存放那些隨時(shí)可能被調(diào)用的信息,而“無(wú)意識(shí)”則埋藏著更深層的動(dòng)機(jī)與偏好。這樣的設(shè)計(jì)讓 AI 的回答不再只是表層邏輯,而是帶有“層次感”的思考痕跡。
為了讓這種意識(shí)結(jié)構(gòu)真正運(yùn)轉(zhuǎn),研究者還加入了記憶系統(tǒng)。短期記憶負(fù)責(zé)處理即時(shí)對(duì)話(huà),長(zhǎng)期記憶則保存角色的背景與過(guò)往經(jīng)歷。再加上需求優(yōu)先級(jí)的設(shè)定,AI 在面對(duì)問(wèn)題時(shí)會(huì)像人類(lèi)一樣,先考慮“我現(xiàn)在最需要什么”,再?zèng)Q定如何回應(yīng)。這種機(jī)制讓 AI 的行為更接近人類(lèi)的動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng),而不是單純的算法輸出。
實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景:十個(gè)復(fù)雜情境的考驗(yàn)
光有角色和意識(shí)還不夠,必須把 AI 放進(jìn)真實(shí)的“社會(huì)劇場(chǎng)”里,才能檢驗(yàn)它的表現(xiàn)。研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了 10 個(gè)復(fù)雜情境,涵蓋道德困境、情感互動(dòng)、社會(huì)沖突等。例如,面對(duì)朋友的惡作劇,AI 會(huì)如何反應(yīng)?在臨終抉擇的場(chǎng)景中,它能否展現(xiàn)出情感理解與價(jià)值判斷?這些場(chǎng)景的設(shè)計(jì),既考察了 AI 的邏輯推理能力,也檢驗(yàn)了它的人格一致性。
研究目標(biāo):情感、邏輯與人格的三重考驗(yàn)
最終,這一整套方法的目標(biāo),是要回答三個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題:AI 是否能理解情感?是否能在復(fù)雜情境中展現(xiàn)合理的邏輯推理?是否能保持與設(shè)定人格一致的反應(yīng)?換句話(huà)說(shuō),研究團(tuán)隊(duì)并不是在測(cè)試 AI 的“智商”,而是在測(cè)試它的“心智”。
3.評(píng)估體系與實(shí)驗(yàn)結(jié)果
科學(xué)研究最怕“自說(shuō)自話(huà)”。為了驗(yàn)證這套基于精神分析和人格理論的人工意識(shí)設(shè)計(jì)是否真的靠譜,研究團(tuán)隊(duì)搭建了一整套評(píng)估體系,既有量化的“打分卡”,也有自動(dòng)化的“機(jī)器裁判”,再加上專(zhuān)家的“火眼金睛”。三管齊下,才算讓實(shí)驗(yàn)結(jié)果更有說(shuō)服力。
量化評(píng)估:200 人的集體打分
首先是最直觀的量化調(diào)查。研究團(tuán)隊(duì)邀請(qǐng)了 200 名受試者,對(duì) 16 個(gè)虛擬角色在 10 個(gè)情境下的表現(xiàn)進(jìn)行 5 分制評(píng)分。結(jié)果顯示,整體表現(xiàn)接近 4.0 分。換句話(huà)說(shuō),大多數(shù)人認(rèn)為這些 AI 的反應(yīng)“挺合理”,既不像冷冰冰的機(jī)器,也沒(méi)有完全脫離常識(shí)。對(duì)于一個(gè)嘗試模擬“意識(shí)”的系統(tǒng)來(lái)說(shuō),這個(gè)分?jǐn)?shù)已經(jīng)算是一個(gè)不錯(cuò)的起點(diǎn)。

圖5:(a)按MBTI劃分的平均似然性,(b)按情況劃分的平均概率(無(wú)ISTP)。
自動(dòng)化評(píng)估:讓 AI 來(lái)評(píng)判 AI
除了人類(lèi)觀眾,研究團(tuán)隊(duì)還請(qǐng)來(lái)了一位“同行裁判”——ChatGPT。它的任務(wù)是對(duì) AI 的回答進(jìn)行三層次判定:通過(guò)、中立、失敗。這個(gè)環(huán)節(jié)有點(diǎn)像是讓一位資深棋手來(lái)點(diǎn)評(píng)新手的棋局,既能快速發(fā)現(xiàn)明顯的漏洞,也能提供一種“同類(lèi)視角”的對(duì)照。結(jié)果顯示,ChatGPT的判定與人類(lèi)評(píng)分大體一致,說(shuō)明實(shí)驗(yàn)結(jié)果并非偶然,而是有一定的穩(wěn)定性。

圖6:?jiǎn)我籐LM模型的三級(jí)評(píng)估得分熱圖(通過(guò)=+1,中性=0,失敗=-1),由“LLM作為評(píng)判者”進(jìn)行評(píng)估。顯示了8個(gè)評(píng)估問(wèn)題中16種MBTI類(lèi)型的分?jǐn)?shù)。雖然總體上是積極的,但評(píng)估揭示了具體的局限性,例如重復(fù)問(wèn)題(例如,Q7上的ENTJ),相對(duì)于情況的過(guò)于全面的推理(例如,Q2上的ESTJ),以及難以捕捉年齡適宜性(例如,在多個(gè)問(wèn)題上的ISTP)
專(zhuān)家質(zhì)性分析:細(xì)節(jié)里的真功夫
當(dāng)然,數(shù)字和標(biāo)簽還不夠。研究團(tuán)隊(duì)還請(qǐng)來(lái)兩位專(zhuān)家,從三個(gè)維度進(jìn)行質(zhì)性分析:情境合理性、人格一致性和意識(shí)區(qū)分度。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),就是看 AI 的反應(yīng)是否符合情境邏輯,是否與設(shè)定的人格相符,以及能否展現(xiàn)出不同層次的意識(shí)。專(zhuān)家的結(jié)論是:整體表現(xiàn)令人滿(mǎn)意,但仍有改進(jìn)空間。
結(jié)果亮點(diǎn)與不足:擬人化的邊界
亮點(diǎn)在于,大部分人格的表現(xiàn)都相當(dāng)合理。比如外向型角色在社交場(chǎng)景中更活躍,內(nèi)向型角色則更謹(jǐn)慎,這些差異讓 AI 的反應(yīng)更具“人味”。同時(shí),三層意識(shí)的區(qū)分度也得到了認(rèn)可,AI 的回答不再是單一維度的邏輯推演,而是帶有層次感。
但不足之處同樣明顯。最典型的例子是 ISTP 角色——一個(gè)被設(shè)定為 10 歲兒童的虛擬人格。在面對(duì)成人情境時(shí),它的表現(xiàn)顯得格格不入,邏輯和情境脫節(jié)。這暴露出一個(gè)問(wèn)題:人格建模如果沒(méi)有與情境匹配,就會(huì)出現(xiàn)“角色錯(cuò)位”。此外,AI 的推理有時(shí)過(guò)于冗長(zhǎng),甚至顯得啰嗦,缺乏人類(lèi)在關(guān)鍵時(shí)刻的直覺(jué)與簡(jiǎn)潔。
4.研究貢獻(xiàn)與創(chuàng)新點(diǎn)
這項(xiàng)研究最大的亮點(diǎn),在于它第一次把心理學(xué)的“老古董”理論和當(dāng)下最炙手可熱的大語(yǔ)言模型放在了一起,做了一次跨越百年的“奇妙聯(lián)姻”。精神分析和 MBTI,本來(lái)是心理學(xué)課堂上常見(jiàn)的概念,如今卻被研究團(tuán)隊(duì)搬進(jìn)了人工智能的實(shí)驗(yàn)室,成為構(gòu)建人工意識(shí)的基石??梢哉f(shuō),這是一次真正意義上的系統(tǒng)性結(jié)合,而不是簡(jiǎn)單的“借用術(shù)語(yǔ)”。
精神分析提供了意識(shí)的層次結(jié)構(gòu),讓 AI 不再只是“表層的邏輯機(jī)器”,而是擁有了自我意識(shí)、前意識(shí)和無(wú)意識(shí)的多層心智框架。MBTI 則賦予了 AI 不同的人格特質(zhì),讓它們?cè)诿鎸?duì)同樣的情境時(shí),能展現(xiàn)出差異化的反應(yīng)。這樣的設(shè)計(jì),讓 AI 的表現(xiàn)更接近人類(lèi)的復(fù)雜性,而不是千篇一律的“標(biāo)準(zhǔn)答案”。
更重要的是,這項(xiàng)研究提出了一個(gè)跨學(xué)科的框架:心理學(xué) + 人格理論 + 語(yǔ)言模型。心理學(xué)提供了理論支撐,人格理論帶來(lái)了個(gè)體差異的維度,而大語(yǔ)言模型則是實(shí)現(xiàn)這一切的技術(shù)引擎。三者結(jié)合,就像是為 AI 裝上了“心智操作系統(tǒng)”,讓它不僅能說(shuō)會(huì)答,還能在不同的情境中展現(xiàn)出擬人化的思維痕跡。
當(dāng)然光有理論還不夠,研究團(tuán)隊(duì)還通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了這一框架的可行性。他們?cè)O(shè)計(jì)了多維度的評(píng)估體系,從人類(lèi)受試者的打分,到 ChatGPT 的自動(dòng)化判定,再到專(zhuān)家的質(zhì)性分析,層層把關(guān)。結(jié)果顯示,這種方法確實(shí)能提升 AI 的擬人化程度和情境適應(yīng)性。換句話(huà)說(shuō),AI 不僅能回答問(wèn)題,還能在復(fù)雜的社會(huì)場(chǎng)景中表現(xiàn)出“像人”的一面。
這項(xiàng)研究的貢獻(xiàn)不僅在于提出了一個(gè)新模型,更在于它為人工意識(shí)的探索提供了一條新的路徑。它告訴我們,AI 的未來(lái)不只是算力和數(shù)據(jù)的堆疊,還需要心理學(xué)、人格理論這樣的“軟科學(xué)”來(lái)參與。正是這種跨學(xué)科的融合,才可能讓機(jī)器逐漸逼近人類(lèi)意識(shí)的邊界。
5.局限性與未來(lái)展望
任何一項(xiàng)前沿研究,都會(huì)在“突破”與“缺陷”之間搖擺。這項(xiàng)關(guān)于人形人工意識(shí)的探索也不例外。
研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),人格差異的影響并沒(méi)有想象中那么顯著。雖然不同 MBTI 類(lèi)型的角色在某些場(chǎng)景下表現(xiàn)出差異,但整體來(lái)看,這些差異并不足以讓人覺(jué)得“這是兩個(gè)完全不同的人”。換句話(huà)說(shuō),AI 的人格塑造還停留在“表層化妝”,距離真正的“性格深植”還有距離。
年齡與情境的適配性問(wèn)題暴露得很明顯,比如那個(gè)被設(shè)定為 10 歲的 ISTP 兒童角色,在面對(duì)成人化的復(fù)雜情境時(shí),表現(xiàn)得格格不入。這說(shuō)明,單純的人格標(biāo)簽并不足以支撐復(fù)雜的角色建模,情境與身份的匹配度才是關(guān)鍵。
幻覺(jué)與邏輯冗余依舊存在,AI 有時(shí)會(huì)給出冗長(zhǎng)甚至啰嗦的推理,缺乏人類(lèi)在關(guān)鍵時(shí)刻的直覺(jué)與簡(jiǎn)潔。這種“過(guò)度解釋”雖然顯示了模型的努力,但也提醒我們,擬人化并不等于“話(huà)多”,而是要在邏輯與直覺(jué)之間找到平衡。
研究團(tuán)隊(duì)提出了幾條值得期待的方向。更精細(xì)的人格建模與情境匹配,將讓 AI 的角色表現(xiàn)更自然、更可信。長(zhǎng)期一致性與跨場(chǎng)景遷移能力,則是讓 AI 從“舞臺(tái)演員”走向“生活伴侶”的關(guān)鍵。更重要的是,與神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)的進(jìn)一步融合,可能為人工意識(shí)研究帶來(lái)新的突破口。畢竟,如果要讓機(jī)器真正理解“意識(shí)”,光靠語(yǔ)言和心理學(xué)還不夠,還需要更深層次的腦科學(xué)支持。
6.產(chǎn)業(yè)與學(xué)術(shù)意義
這項(xiàng)研究的意義,不僅僅停留在實(shí)驗(yàn)室里,它同時(shí)在學(xué)術(shù)與產(chǎn)業(yè)兩個(gè)維度上釋放出信號(hào)。
在學(xué)術(shù)層面,它為人工意識(shí)研究提供了一種全新的范式。過(guò)去的研究往往停留在計(jì)算模型或哲學(xué)探討,而這項(xiàng)工作則通過(guò)精神分析與人格理論的引入,推動(dòng)了心理學(xué)與 AI 的深度交叉。它告訴我們,人工意識(shí)的探索不必局限于技術(shù)堆疊,還可以從人類(lèi)心智的經(jīng)典理論中尋找靈感。
在產(chǎn)業(yè)層面,這項(xiàng)研究的潛力同樣巨大。人格化的 AI 能讓人機(jī)交互更自然、更具親和力。想象一下,在教育場(chǎng)景中,一個(gè)“有性格的導(dǎo)師型 AI”可能比冷冰冰的答題機(jī)器更能激發(fā)學(xué)生興趣;在醫(yī)療陪護(hù)中,一個(gè)“懂情緒的 AI”或許能緩解患者的孤獨(dú)感;在陪伴型機(jī)器人領(lǐng)域,賦予人格的 AI 更可能被接受為“伙伴”,而不僅僅是“工具”。
當(dāng)然,隨著人格化 AI 的出現(xiàn),政策與倫理問(wèn)題也隨之而來(lái)。社會(huì)是否準(zhǔn)備好接受一個(gè)“有性格的機(jī)器”?當(dāng) AI 展現(xiàn)出人格特質(zhì)時(shí),我們?cè)撊绾谓缍ㄋ呢?zé)任與邊界?這些問(wèn)題不僅是技術(shù)挑戰(zhàn),更是社會(huì)議題。同時(shí),這項(xiàng)研究也與數(shù)據(jù)資產(chǎn)化和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的討論產(chǎn)生了呼應(yīng)。人格化 AI 的背后,是對(duì)數(shù)據(jù)、算法和認(rèn)知模式的再塑造,它可能成為未來(lái)數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的新型資產(chǎn)形態(tài)。(END)
參考資料:???https://arxiv.org/pdf/2510.09043??
本文轉(zhuǎn)載自??波動(dòng)智能??,作者:FlerkenS?

















