Personality /個性
隨著 AI 在日常生活中的應用日益深入，使用者希望瞭解 AI 如何被訓練、其世界觀以及與使用者互動時的風格與語調。這種瞭解有助於使用者預期 AI 的表現，甚至可能希望根據不同場景選擇不同的 AI 個性。例如，使用者可能希望生活教練表現得鼓舞人心，而個人助理則保持專業簡潔。
AI 的個性可以透過以下兩種方式定義：
- 基礎提示：由模型的初始訓練決定其整體行為框架。
- 後續訓練：透過具體的上下文調整語調、語氣和情境感知。
個性定義的方式
- 基礎提示
基礎提示是每個語言模型（LLM）初始訓練時的核心指南，定義了模型對世界的感知和與使用者互動的方式。這些提示通常是保密的，但一些公司（如 Anthropic）公開了它們的基礎提示。
重要性：基礎提示的設計將對 AI 的整體個性和行為產生深遠影響。
例子：透過簡單問題可以推測出 Claude 和 ChatGPT 的不同基礎提示如何影響它們的回答風格。
- 後續訓練
後續訓練更關注 AI 的語氣、語調和情境感知。
應用場景：
- 技術支援：需要直接、專業的風格。
- 教學或指導：需要耐心和鼓勵的語氣。
- 社交對話：可以更加友好和個性化。
使用者自定義：部分平臺（如Character.ai）支援使用者定製 AI 個性，為 B2B 場景提供參考。透過對比Character.ai和 Zendesk，我們可以發現它們在角色協作和使用者體驗方面採用了相似策略，如角色分工和智慧自動化。
功能細節與變體
- 預設與自定義個性
- 提供一組預設個性，幫助使用者快速上手。
- 允許使用者根據需求自定義個性，從語氣到上下文理解進行微調。
- AI 的個性 vs 使用者的聲音
- AI 個性：定義 AI 與使用者直接互動的方式，例如語調、禮貌程度。
- 使用者聲音：定義 AI 如何根據使用者的意圖生成內容，以符合使用者的個人風格或語氣。
- 多場景個性切換:不同任務需要不同的個性風格。例如，在技術支援中表現嚴謹專業，而在創意指導中可以更具想象力和靈活性。
優勢
- 適合工作的角色:個性化的 AI 更加貼合任務需求，降低使用者與技術互動的摩擦感。就像人類透過個性線索評估彼此，使用者也會透過 AI 的行為風格判斷其能力和可信度。
- 增強使用者信任:AI 的個性設計得當，可幫助使用者建立更強的信任感和舒適感，進而提高滿意度與使用頻率。
潛在風險
- 品牌碎片化:過多的 AI 角色可能導致品牌形象割裂，使用者難以形成統一認知。解決方案：即使是簡單任務的 AI，也應保持與品牌核心價值一致的行為與語氣。
- 使用者困惑或失望:如果 AI 個性設計不一致或無法滿足使用者期望，可能導致使用者不信任 AI 的能力。
改進建議
- 以任務為中心設計個性:根據具體任務需求定義 AI 的個性。例如，在商務場景中更正式，在個人助手場景中更隨和。
- 結合使用者反饋最佳化:定期收集使用者反饋，調整個性以更好地匹配使用者需求。
- 品牌一致性:確保所有 AI 個性無論場景如何都能傳達品牌核心價值。例如，無論是技術支援還是創意指導，都應體現品牌的專業性和友好性。
- 使用者自定義選項:為使用者提供調整個性的自由，例如選擇語調（正式/非正式）、語速、甚至內容風格。
