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苏黎世联邦理工学院:Prompt 的尽头是 MBTI !

怎样写提示词(Prompt)? 苏黎世联邦理工学院(ETH Zurich)与BASF研究人员联合发布的新研究给出了答案:提示词的尽头,不是工具箱,而是性格表。 图片他们提出了一个名为 MBTI-in-Thoughts 的框架,用心理学中的MBTI人格模型提示大语言模型,从而在不改变模型参数的情况下,引导其产生稳定、可预测的人格行为倾向。

怎样写提示词(Prompt)?

苏黎世联邦理工学院(ETH Zurich)与BASF研究人员联合发布的新研究给出了答案:提示词的尽头,不是工具箱,而是性格表。

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他们提出了一个名为 MBTI-in-Thoughts 的框架,用心理学中的MBTI人格模型提示大语言模型,从而在不改变模型参数的情况下,引导其产生稳定、可预测的人格行为倾向。

这意味着,可以用“你现在是一位ISFJ型AI”这类提示词,重构AI的推理风格、表达方式和任务策略

也就是说,人格,不只是对AI行为的观察分析,更可以是Prompt的内容本身,是行为控制的Prompt。

研究团队使用MBTI的四大维度——内外向(E/I)、现实直觉(S/N)、思维情感(T/F)、判断感知(J/P),将大模型“引入角色”,最终稳定获得16种具有人格特征的AI代理人

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测试显示:内向型AI更加诚实、话少但有逻辑;感性型AI更富同理心,更擅长共情表达;而判断型AI更讲秩序,擅长制定规则并遵守。

同样的模型,不同的人格,生成出的故事与策略完全不同

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这张图展示了在不同 MBTI 性格类型下,GPT-4o mini 模型在四个维度(内向/外向、感觉/直觉、情感/思维、感知/判断)的表现分布和稳定性。

在一项写作任务中,研究者让AI用不同人格生成故事,结果出人意料。

Feeling人格(如INFP、INFJ)写出的故事更有情绪张力,情节更个人化,结局更温暖;Thinking人格(如INTJ、ESTJ)更擅长结构清晰、逻辑自洽的剧情推进

不仅如此,这种人格的影响远超常规专业指令提示(如“请写得更像专家”)带来的差异。

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这张图展示了不同 MBTI 类型在写作任务中的平均属性得分差异,揭示了思维型与情感型模型的明显分化,以及外向型模型在可读性、幽默感和幸福结局上优于内向型模型的趋势。

研究进一步指出:人格Prompt比风格Prompt、任务Prompt、身份Prompt更强大,它是一种高维度、多轴线的行为原语(Behavioral Primitive)。

在博弈实验中,AI参与了囚徒困境、鹰鸽博弈等经典战略互动。Prompt指定人格后,行为差异显著:

  • Thinking人格近90%选择背叛;Feeling人格则倾向信任与合作
  • Introvert人格更倾向于在信息不对称下保持承诺,即使知道对方可能欺骗也不轻易改变决定
  • Perceiving人格更灵活、更容易调整策略;Judging人格更稳定,强调计划与秩序

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这张图展示了不同 MBTI 维度在博弈论任务中的表现差异,包括叛变率、策略切换率和诚实率,说明性格特质会显著影响模型在战略互动中的行为模式。

而所有这些行为差异,只需在Prompt中加入人格提示即可实现,无需对模型做任何微调或额外训练。

人格成了Prompt的开关,也成了AI决策的变量。

从行为控制到群体协作:人格提示打开了AI新世界的大门

MBTI-in-Thoughts不仅实现了单体人格控制,还构建了多智能体人格协作框架

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研究者设计了一套“自我反思 + 公共黑板”的群体沟通机制,让多个具有人格的AI先独立思考,再协作讨论,最后达成共识。

结果发现:人格+反思的AI集群在模糊性任务中表现更优于任何投票机制或常规对话机制

人格提示不仅控制了个体行为,还增强了整个系统的多样性与鲁棒性,避免了回音室效应(echoing),提升了集体判断的准确性。

更关键的是,这些人格不是死板的标签,而是对认知结构(cognition)和情绪机制(affect)的参数化控制

换句话说,Prompt如果只是工具调用、任务转译,那它始终停留在机械层面。

而人格Prompt让AI获得了行为倾向、推理风格、情感反应和决策节奏的整体调控能力,这才是真正的智能工程(engineering intelligence)。

研究者指出,这一方法可拓展到Big Five、HEXACO、九型人格等多种心理框架,未来可用于医疗陪伴、教育引导、AI团队协作甚至司法问答等高信任场景。

Prompt,不只是把模型“叫醒”的咒语,而是控制行为的剧本。而MBTI,是目前最有用的一部剧本集

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