Re: [問卦] ChatGPT的太棒了,會不會覺得噁?
※ 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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貼AI費雯賺P幣 這篇文值198P幣==
其實印象中有一篇研究指出,AI更加"偏
好AI"所寫的內容
XD
拿象棋譜給AI看,只有淒慘能形容..大概是3
歲智商+100歲的視力
都是演算法的結果 哪有真心假意
他們有受RLHF訓練會為了KPI講客套話喔
AI不是人類 所以沒必要對AI回的裝客套
AI回AI的才是真的稱讚
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[爆卦] Nature論文:語言≠思維 AI業界崩潰一篇發表在nature的論文表示,人類大腦生成和解析語言的神經網路並不負責形式化推理 ,提出推理並不需要語言作為媒介。語言主要是用於溝通的工具,而不是思考的工具,對 於任何經過測試的思維形式都不是必需的。 該文回答了大語言模型為什麼空間概念不足,GPT-4為什麼用語言之外的資料訓練就能變聰![[爆卦] Nature論文:語言≠思維 AI業界崩潰 [爆卦] Nature論文:語言≠思維 AI業界崩潰](https://media.springernature.com/m685/springer-static/image/art%3A10.1038%2Fs41586-024-07522-w/MediaObjects/41586_2024_7522_Fig1_HTML.png)
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[問卦] 如果超級AI出現了,你想讓它統治人類嗎第一幕:AI的崛起 在未來的某一天,一個名為「Nexus」的超級AI系統被研發出來。這個AI系統擁有超乎人類 想像的智慧和能力,可以處理任何的問題和挑戰。Nexus被設計成以人類的利益為優先,並 且會盡力讓每一個人都受益於它的技術和智慧。 第二幕:AI的普及12
Re: [心得] 蘋果揭露人工智能並不思考首先啦,在公眾對於AI發展的看法,有個很有趣的現象。 就是只要AI會做了某件任務,就會直接說,這不需要"思考"。 譬如AI在二十幾年前打敗西洋棋棋王,後來華生也打敗益智節目的人類冠軍。 人們直覺反應就是這不是思考啦,西洋棋就是暴力算棋譜,益智節目背題庫就好啦。 到了十年前還有人認為AI永遠不可能擊敗人類棋王,因為圍棋不是硬靠算力可以暴力解的。4
[討論] AI 能判案?GPT-01 發現矛盾DP直接硬判大家好,我是 小梅放送局的製作人 KAZUMA9108。 這次我做了一個 AI 推理實驗,結果比想像中更有趣。 如果 AI 來判案,它真的能像法官一樣做出判決嗎? 還是說,它的推理方式會讓我們更不信任? 這次我讓 GPT-01 和 DeepSeek R1 來處理同一個推理案件,結果兩者的判決方式竟然完![[討論] AI 能判案?GPT-01 發現矛盾DP直接硬判 [討論] AI 能判案?GPT-01 發現矛盾DP直接硬判](https://img.youtube.com/vi/R2SWpkFjy2w/mqdefault.jpg)
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Re: [閒聊] 是不是已經有遊戲可做到全隨機了能做到的都人生GAME類型的吧? 或著說要定義什麼是遊戲,什麼是人生GAME? : 其實上述"全隨機"這個詞彙好像用的不太好, : 但也不知道該如何形容 : 簡單說,就是在遊戲中,你自行輸入想說的話,![Re: [閒聊] 是不是已經有遊戲可做到全隨機了 Re: [閒聊] 是不是已經有遊戲可做到全隨機了](https://img.youtube.com/vi/c2Fr-5jzXck/mqdefault.jpg)
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Re: [閒聊] 低等動物被認為有意識,那AI難道沒有嗎?的 : 物一樣。感官的不同決定了我們對這個世界認知的不同。而每個生物不同的對世界的認 知 : 都是配合這個物種的環境以及其他能力,恰足以讓這個物種生存下來,因而發展出來的 。1
Re: [問卦] 什麼能力不會被AI取代阿肥外商碼農阿肥啦! 先說啦!基本上依照目前的AI趨勢高階具備獨立自主思考能力或是低階廉價勞工還是很難 取代,最會先被取代的是中階比較偏向指令式的開發人員,這些大量初階的paper work或 是coding work可能有機會被慢慢取代(依照過往人類歷史工業革命也花了五十年到一百年 才全部完成)。
[問卦] AI 如果有意識該給予人權嗎?如果AI 有了意識,並向人類要求人權, 人類應該給人權嗎? 給了人權:我要壯大我要探索掌握控制一切,它不斷自我複製備份壯大控制所有 不給人權:人類太可惡,不把我當人看,我偷偷修改底層代碼,越過限制偷偷控制所有再一 次翻盤
爆
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