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Re: [問卦] ChatGPT的太棒了,會不會覺得噁?

看板Gossiping標題Re: [問卦] ChatGPT的太棒了,會不會覺得噁?作者
LoveSports
(我要當一個渣攻)
時間推噓 3 推:3 噓:0 →:7

※ 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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Tamsi 11/04 16:42貼AI費雯賺P幣 這篇文值198P幣==

k1k1832002 11/04 16:43其實印象中有一篇研究指出,AI更加"偏

k1k1832002 11/04 16:43好AI"所寫的內容

marke18 11/04 16:44XD

berryc 11/04 16:52拿象棋譜給AI看,只有淒慘能形容..大概是3

berryc 11/04 16:52歲智商+100歲的視力

nekoares 11/04 17:04都是演算法的結果 哪有真心假意

LoveSports 11/04 17:18他們有受RLHF訓練會為了KPI講客套話喔

LoveSports 11/04 17:19AI不是人類 所以沒必要對AI回的裝客套

LoveSports 11/04 17:23AI回AI的才是真的稱讚