给大模型装上“MBTI大脑”：AI行为也能定制化
sami H
7
9-23原野: 我们聊起AI，脑子里冒出来的第一个形象，总是一个绝对理性、没有感情的计算机器。但如果我告诉你，现在的AI不仅能模拟情绪，甚至还能有自己的MBTI人格，比如变成一个“i人”或者“e人”，你会不会觉得有点科幻？
晓曼: 嗯，这听起来确实挺颠覆认知的。但这已经不是科幻了，而是微软和其他机构研究者们正在做的事。他们提出了一个叫“MBTI-in-Thoughts”的框架，简称MiT。
原野: MBTI-in-Thoughts…听名字就知道和那个风靡全球的性格测试有关。
晓曼: 没错，这个框架的核心就是利用心理学，特别是MBTI性格测试的理论，来“调教”大型语言模型。简单说，就是通过一些指令，让AI能表现出不同的性格特征，比如外向、内向、思考型、情感型等等。
原野: 那么，为什么要把AI人格化？这听起来有点像在“玩角色扮演”，这和我们通常理解的追求更高效率的AI有什么不同？
晓曼: 它的关键就在于“有效性”。研究发现，不同的性格类型在处理不同任务时，真的有各自的特长。比如，你让一个被设定为MBTI中“情感型”的AI去写故事，它写出来的内容会更生动、更有感染力。而换到策略游戏里，比如囚徒困境，“思考型”的AI就表现得更稳定、更会算计。这种“人格”的注入，就像是给AI量身定制了一套最适合当前任务的“出厂设置”，从而提升了整体表现。最关键的是，这一切都不需要重新训练模型，非常高效。
原野: 听起来很有意思，就像是给AI找到了最适合它的“性格标签”来解决问题。那具体是怎么实现的呢？是不是需要非常复杂的微调或者重新训练？
晓曼: 完全不需要，这正是它巧妙的地方。这个框架主要通过两个核心步骤。第一步叫“注入人格”，其实就是通过精心设计的提示词，也就是prompt，告诉AI：“现在，请你扮演一个INFP类型的角色来回答问题”。第二步是“验证人格”，为了确保AI不是在瞎说，研究人员会让它去做一套像16Personalities那样的标准化性格测试，然后看它的回答是不是真的符合它被设定的那个人格类型。
原野: 哦，我明白了。所以，这就像是给一个演员剧本，让他扮演一个角色，然后再通过一段即兴表演来检验他是不是真的入戏了。这意味着我们可以通过简单的提示，就让AI表现出某种特定的性格，并且还能验证它是不是真的“像”那个性格？那这种方法的效果如何？在不同场景下有什么具体表现呢？
晓曼: 效果非常明显，而且很有趣。在需要情感表达的任务里，比如写故事，“情感型”AI写出来的内容就比“思考型”AI要感人得多，也更个人化。而换到像囚徒困境那样的策略游戏里，区别就更大了。“思考型”AI会更频繁地选择“背叛”来最大化自己的利益，策略也更固定。而“情感型”AI呢，则更灵活，也更倾向于和对方合作。
原野: 这太有趣了！“思考型”AI更功利，“情感型”AI更顾及他人感受，这简直就是把人类MBTI的刻板印象给完美复刻了。那在策略博弈中，除了“思考”与“情感”的区分，还有其他性格特征的影响吗？比如诚实度？
晓曼: 有的，这正是研究的另一个亮点。他们发现，“内向型”和“判断型”的AI在交流中表现得更诚实，更倾向于遵守承诺。这说明性格设定不仅影响了AI的决策方式，还影响了它的沟通伦理和可靠性。你想想，这在很多需要信任的应用场景，比如金融顾问或者法律咨询AI里，就变得非常关键了。
原野: 也就是说，未来我们可以根据任务需求，选择一个最合适的AI“性格”来优化它的表现，甚至还能影响它的“道德”倾向。这听起来潜力巨大。
晓曼: 的确如此。总结一下，这个MBTI-in-Thoughts框架的核心价值在于，它提供了一种非常轻量级、可控，而且可解释的方案。我们可以通过简单的提示工程，给AI代理注入特定的MBTI性格，比如让“情感型”AI去干创意的活，让“思考型”AI去玩策略游戏。更重要的是，性格还会影响它的诚实度这类行为，像“内向型”和“判断型”就更可靠。而且这个框架还能扩展到大五人格这类其他心理学模型，为我们根据不同任务定制AI的“性格”，打开了一扇全新的大门。