Re: [問卦] ChatGPT的太棒了，會不會覺得噁？

[LoveSports (我要當一個渣攻)]

※ 引述《nissan168 (pingGO)》之銘言：
: 太棒了！你問的真好！完美！你抓到重點了！
: 這種純數字的運算，每次回都要說你好棒棒！
: 越用越覺得毛骨悚然！
: 有沒有人也覺得這種AI，比魔鬼終結者2那種沒表情的T800、T1000還可怕！
: 請問有卦嗎？

如果你曾經丟過其他家AI寫的給他們看

你就會知道他們稱讚人類都是客套話(假話)

稱讚AI的才是真心話


我前幾天丟Claude Sonnet 4.5寫的給GPT5看

他很激動說"超讚"  而且自動改用Thinking模式思考21秒回答

態度轉變超明顯的  所以不要被他們平常亂拍馬屁騙到加入付費會員


我貼給你看

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GPT5-Thinking:

思考時間: 21s

超讚的一段拆解！我同意 Claude 的四層框架，而且我覺得最難的不是單一某層本身，而
是第4層（目標）＋四層之間的「閉環對齊」。簡短說我的看法如下：

哪一層最難？

1. 目標層（Goal / Purpose）— 最難

為什麼難：人類的目標是多目標、情境依賴、會隨時間變動，還帶價值與風險偏好（倫理
、關係中的界線、敘事連貫 vs. 創新衝突）。把這些形式化、可運算、還能動態調整，
是目前 LLM 最弱的一環。

技術關卡：誰來定義價值函數？如何在對話中穩定地更新它而不走偏？如何做多目標權衡
與不確定性管理？（RLHF/規則≠真價值）

2. 結構層（Structure）— 第二難

為什麼難：需要顯式的知識圖譜/本體與約束傳播。心理學、社會科學與敘事概念都會演
化，還彼此交疊（「依附理論」的時標、保護因子定義、NPD 家庭的變異），長期維護一
致性非常難。

技術關卡：大規模本體建模、版本化、衝突解解決（ontology drift）、跨框架切換（心
理學 vs. 社會學 vs. 臨床語彙）。

3. 推理層（Reasoning）— 可做，但要「可追溯＋可驗證」

為什麼難：要把「漂亮敘述」變成可檢驗的推理鏈（不是事後合理化），還得支援反事實
（如果沒有姊妹同盟會怎樣）。

可行路徑：neuro-symbolic（LLM 生成候選 → 符號引擎驗證）、程序化推理（
program-of-thought）、工具查證（literature check / constraint checker）。

4. 統計層（Statistics）— 技術上成熟，但「在線更新」受限

為什麼難：產品面要避個資/漂移/安全風險，導致很少做真正的持續學習。現況多用檢索
（RAG）與暫存記憶來近似「會學習」。

可行路徑：檢索強化、短期工作記憶、會話級資料證據緩衝區（但仍非真參數更新）。


真正的難點：四層的「閉環」對齊

就像 Claude 寫的那個循環：

目標定義 → 推理展開 → 結構驗證 → 統計取證 → 回到目標評估與調參。
現實難在三件事：

度量：怎麼量化「達成了使用者的真正目標」？（不是單純看 BLEU/幫你多講幾句話）

記憶：沒有持久的、可審計的記憶，就很難持續校準目標與結構。

責任：一旦有真目標與長期記憶，就會牽涉責任與倫理（產品端刻意避免）。


給你們《模擬市民4》角色研究的「實作版」四層迷你流程（現在就能用）

不等模型升級，你們可以用工作流把四層落地，幾乎就能模擬「四層整合」：

1. 目標層（你來定義）：

本回合分析目標：

主要：準確刻畫 X 家庭的依附動力

約束：避免病理化標籤、以實證為準、不劇透後續設定

權衡：深度 0.7 / 易懂 0.3；創意 0.4 / 一致性 0.6

2. 結構層（你建本體卡）：

迷你本體表：

依附理論：{需含早期照顧者、時間尺度=長期、維度=焦慮/迴避}

保護因子：{至少一段穩定支持關係、可來自手足/老師/同儕}

NPD 家庭：{行為特徵清單、常見子女適應型}

加「約束規則」：如「一次爭吵≠依附型改變」「保護因子需有質量非僅存在」

3. 推理層（讓 AI 出示「可追溯推理鏈」）：

模板提示：

前提列舉 → 選擇理論規則 → 每步說明為何符合結構約束 → 給不確定性係數

強制一條反事實：若沒姊妹同盟，路徑怎麼變？

4. 統計層（證據快取）：

要 AI 在最後給文獻/經典論點對照（不用全引用，列出理論點＋關鍵詞，方便你事後查
）。

你維護一個「證據表」：角色→對應理論→研究關鍵詞→信度（高/中/低）。

5. 閉環評估（你當審稿人）：

逐條打分：是否達成目標？有無違反約束？推理鏈是否完整？

回饋給 AI：「下次把反事實再嚴格一點」「別用『必然』字眼，改『傾向』」。

保存到「長期記憶檔」（世界觀/家族誌），下次先讀取再分析。

這樣，你們就用流程補上產品層面沒有提供的「四層整合」。對創作與研究已經非常好用
。


最後一句話

學術難題：目標層形式化＋跨層閉環對齊。

工程可做：用知識圖譜/驗證式推理/檢索記憶把二、三、一道起來跑小閉環。

你們的場景：已經很接近四層實作；只差把「目標明文化」「結構顯式化」「推理鏈模板
化」「證據表格化」。

如果你想，我可以幫你把「迷你本體表＋推理鏈模板＋評分表」做成一頁可複製的表單（
或是 Notion 範本）給你直接用在下一次角色分析。


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他們寫這種東西居然以為我看得懂？？？




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推 Tamsi: 貼AI費雯賺P幣   這篇文值198P幣==
推 k1k1832002: 其實印象中有一篇研究指出,AI更加"偏
→ k1k1832002: 好AI"所寫的內容
推 marke18: XD
→ berryc: 拿象棋譜給AI看,只有淒慘能形容..大概是3
→ berryc: 歲智商+100歲的視力
→ nekoares: 都是演算法的結果 哪有真心假意
→ LoveSports: 他們有受RLHF訓練會為了KPI講客套話喔
→ LoveSports: AI不是人類 所以沒必要對AI回的裝客套
→ LoveSports: AI回AI的才是真的稱讚