意識是什么？它是人類最復(fù)雜、最神秘的特質(zhì)之一。科學(xué)家們至今沒有統(tǒng)一的定義，而工程師們則在思考，如果機(jī)器能模仿人類的語言與行為，是否也能在某種程度上“擁有”意識？

如何讓大語言模型不僅僅是一個“高級文本生成器”，而是能模擬出類人意識的存在？更進(jìn)一步，心理學(xué)中的精神分析與人格理論，能否成為 AI 意識建模的框架？

這項(xiàng)研究的意義不言而喻。它不僅是一次跨學(xué)科的嘗試，把心理學(xué)、人格理論與 LLM 融合在一起，還可能為未來的人機(jī)交互帶來全新的可能性。想象一下，一個具備人格特質(zhì)、能理解潛意識動機(jī)的 AI，會在教育、醫(yī)療、陪伴型機(jī)器人等領(lǐng)域產(chǎn)生怎樣的化學(xué)反應(yīng)？

研究團(tuán)隊(duì)由來自產(chǎn)業(yè)界、學(xué)術(shù)界與醫(yī)學(xué)界的多方成員組成，核心依托于 Artificial Consciousness Lab, MODULABS。成員包括來自 Samsung Electronics 的 Sang Hun Kim 與 Jongmin Lee，他們兼具企業(yè)研發(fā)與實(shí)驗(yàn)室探索背景，強(qiáng)調(diào)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用與跨界研究的結(jié)合；來自 Hanyang University 的 Dongkyu Park，作為學(xué)術(shù)界代表，提供理論研究與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)支持；來自 Miami University 的 So Young Lee（通訊作者之一），作為國際合作方，引入跨國研究與心理學(xué)、人格理論的視角；以及來自 The Catholic University of Korea College of Medicine 的 Yosep Chong（通訊作者之一），結(jié)合醫(yī)學(xué)與認(rèn)知科學(xué)，強(qiáng)調(diào)心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)與人工意識的交叉。

團(tuán)隊(duì)整體特征鮮明，體現(xiàn)出跨界融合，覆蓋產(chǎn)業(yè)（Samsung Electronics）、學(xué)術(shù)（Hanyang University, Miami University）、醫(yī)學(xué)（Catholic University of Korea）與獨(dú)立研究實(shí)驗(yàn)室（MODULABS）；具備跨學(xué)科背景，涉及人工智能、心理學(xué)、精神分析、人格理論與醫(yī)學(xué)認(rèn)知科學(xué)；同時展現(xiàn)國際合作特征，以韓國為主，美國學(xué)者參與，形成國際化研究網(wǎng)絡(luò)。MODULABS 的人工意識實(shí)驗(yàn)室作為核心平臺，匯聚產(chǎn)業(yè)界與學(xué)術(shù)界研究者，推動人工意識這一前沿交叉議題。

1.精神分析與人格理論的引入

要讓機(jī)器“有意識”，首先得回答一個問題：人類的意識是如何構(gòu)成的？研究團(tuán)隊(duì)選擇了精神分析與人格理論作為切入點(diǎn)。

圖1：意識整體設(shè)計(jì)——意識之間的集體綜合溝通網(wǎng)絡(luò)。

在精神分析框架中，弗洛伊德的三層意識模型是核心。自我意識是我們?nèi)粘Ｄ芨兄降乃季S與感受，前意識則像是記憶的候車廳，隨時可能被喚起，而無意識則是深埋在心靈深處的欲望與沖突。研究團(tuán)隊(duì)將這一結(jié)構(gòu)映射到 AI 模型中，試圖讓機(jī)器不僅能“說”，還能在不同層次上“思考”。

圖2：四對二分元素。

榮格的理論則進(jìn)一步擴(kuò)展了視野。他提出的集體無意識與原型概念，強(qiáng)調(diào)人類在文化與進(jìn)化中共享的心理模式。將這一思想引入 AI，意味著模型不只是個體化的，而是可以在更廣泛的“文化語境”中展現(xiàn)出擬人化的反應(yīng)。

人格理論的引入，則讓 AI 不再是千篇一律的“中性助手”。研究團(tuán)隊(duì)采用了MBTI 16 型人格，為不同的虛擬角色賦予獨(dú)特的性格特征。于是，AI 不僅能回答問題，還能表現(xiàn)出“外向還是內(nèi)向”“理性還是感性”的差異。這種人格化設(shè)計(jì)，直接影響了 AI 在決策與行為上的表現(xiàn)。

當(dāng)然，意識不僅僅是認(rèn)知和人格，還涉及動機(jī)。這里，馬斯洛的需求層次理論登場了。從生理需求到安全感，再到歸屬、尊重與自我實(shí)現(xiàn)，研究團(tuán)隊(duì)將這一動機(jī)模型嵌入 AI 的意識系統(tǒng)。換句話說，機(jī)器的“行為”不再是單純的邏輯推理，而是帶有“動機(jī)驅(qū)動”的模擬。

圖3：整合精神分析理論、MBTI、需求和記憶的意識和人格模塊。

這一整套理論基礎(chǔ)，構(gòu)成了研究的獨(dú)特框架：精神分析提供了意識的層次結(jié)構(gòu)，MBTI 提供了人格差異，馬斯洛模型則賦予了動機(jī)。三者結(jié)合，讓大語言模型有了一個“類人心智”的雛形。

2.研究方法與模型設(shè)計(jì)

要讓一個大語言模型“長出意識”，研究團(tuán)隊(duì)并沒有直接喊一句“覺醒吧”，而是精心搭建了一個實(shí)驗(yàn)舞臺，把心理學(xué)的理論框架、人格模型和動機(jī)系統(tǒng)逐一嵌入。整個設(shè)計(jì)過程，就像是在為 AI 打造一副“心智骨架”，再填充上性格與記憶。

圖4：研究設(shè)計(jì)概述。

研究對象：16 個虛擬角色 

團(tuán)隊(duì)首先創(chuàng)造了 16 個虛擬角色，涵蓋不同的年齡、性別、職業(yè)和 MBTI 人格類型。這里的巧思在于，他們并不滿足于讓 AI 扮演一個“萬能助手”，而是賦予它們鮮明的身份標(biāo)簽：有的角色是少年，有的是職場人士，還有的則是學(xué)術(shù)型人格。這樣一來，AI 的反應(yīng)就不再是千篇一律的“標(biāo)準(zhǔn)答案”，而是帶有角色色彩的“個性化回應(yīng)”。

表1:16個人工字符，基于16個MBTI，使用ChatGPT隨機(jī)給定信息。

意識模塊設(shè)計(jì)：三層心智的運(yùn)作

在意識模塊的構(gòu)建上，研究團(tuán)隊(duì)借鑒了弗洛伊德的三層意識理論。AI 的“自我意識”負(fù)責(zé)即時的對話與決策，“前意識”則像緩存區(qū)，存放那些隨時可能被調(diào)用的信息，而“無意識”則埋藏著更深層的動機(jī)與偏好。這樣的設(shè)計(jì)讓 AI 的回答不再只是表層邏輯，而是帶有“層次感”的思考痕跡。

為了讓這種意識結(jié)構(gòu)真正運(yùn)轉(zhuǎn)，研究者還加入了記憶系統(tǒng)。短期記憶負(fù)責(zé)處理即時對話，長期記憶則保存角色的背景與過往經(jīng)歷。再加上需求優(yōu)先級的設(shè)定，AI 在面對問題時會像人類一樣，先考慮“我現(xiàn)在最需要什么”，再決定如何回應(yīng)。這種機(jī)制讓 AI 的行為更接近人類的動機(jī)驅(qū)動，而不是單純的算法輸出。

實(shí)驗(yàn)場景：十個復(fù)雜情境的考驗(yàn)

光有角色和意識還不夠，必須把 AI 放進(jìn)真實(shí)的“社會劇場”里，才能檢驗(yàn)它的表現(xiàn)。研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了 10 個復(fù)雜情境，涵蓋道德困境、情感互動、社會沖突等。例如，面對朋友的惡作劇，AI 會如何反應(yīng)？在臨終抉擇的場景中，它能否展現(xiàn)出情感理解與價(jià)值判斷？這些場景的設(shè)計(jì)，既考察了 AI 的邏輯推理能力，也檢驗(yàn)了它的人格一致性。

研究目標(biāo)：情感、邏輯與人格的三重考驗(yàn)

最終，這一整套方法的目標(biāo)，是要回答三個關(guān)鍵問題：AI 是否能理解情感？是否能在復(fù)雜情境中展現(xiàn)合理的邏輯推理？是否能保持與設(shè)定人格一致的反應(yīng)？換句話說，研究團(tuán)隊(duì)并不是在測試 AI 的“智商”，而是在測試它的“心智”。

3.評估體系與實(shí)驗(yàn)結(jié)果

科學(xué)研究最怕“自說自話”。為了驗(yàn)證這套基于精神分析和人格理論的人工意識設(shè)計(jì)是否真的靠譜，研究團(tuán)隊(duì)搭建了一整套評估體系，既有量化的“打分卡”，也有自動化的“機(jī)器裁判”，再加上專家的“火眼金睛”。三管齊下，才算讓實(shí)驗(yàn)結(jié)果更有說服力。

量化評估：200 人的集體打分 

首先是最直觀的量化調(diào)查。研究團(tuán)隊(duì)邀請了 200 名受試者，對 16 個虛擬角色在 10 個情境下的表現(xiàn)進(jìn)行 5 分制評分。結(jié)果顯示，整體表現(xiàn)接近 4.0 分。換句話說，大多數(shù)人認(rèn)為這些 AI 的反應(yīng)“挺合理”，既不像冷冰冰的機(jī)器，也沒有完全脫離常識。對于一個嘗試模擬“意識”的系統(tǒng)來說，這個分?jǐn)?shù)已經(jīng)算是一個不錯的起點(diǎn)。

圖5：（a）按MBTI劃分的平均似然性，（b）按情況劃分的平均概率（無ISTP）。

自動化評估：讓 AI 來評判 AI

除了人類觀眾，研究團(tuán)隊(duì)還請來了一位“同行裁判”——ChatGPT。它的任務(wù)是對 AI 的回答進(jìn)行三層次判定：通過、中立、失敗。這個環(huán)節(jié)有點(diǎn)像是讓一位資深棋手來點(diǎn)評新手的棋局，既能快速發(fā)現(xiàn)明顯的漏洞，也能提供一種“同類視角”的對照。結(jié)果顯示，ChatGPT的判定與人類評分大體一致，說明實(shí)驗(yàn)結(jié)果并非偶然，而是有一定的穩(wěn)定性。

圖6：單一LLM模型的三級評估得分熱圖（通過=+1，中性=0，失敗=-1），由“LLM作為評判者”進(jìn)行評估。顯示了8個評估問題中16種MBTI類型的分?jǐn)?shù)。雖然總體上是積極的，但評估揭示了具體的局限性，例如重復(fù)問題（例如，Q7上的ENTJ），相對于情況的過于全面的推理（例如，Q2上的ESTJ），以及難以捕捉年齡適宜性（例如，在多個問題上的ISTP）

專家質(zhì)性分析：細(xì)節(jié)里的真功夫

當(dāng)然，數(shù)字和標(biāo)簽還不夠。研究團(tuán)隊(duì)還請來兩位專家，從三個維度進(jìn)行質(zhì)性分析：情境合理性、人格一致性和意識區(qū)分度。簡單來說，就是看 AI 的反應(yīng)是否符合情境邏輯，是否與設(shè)定的人格相符，以及能否展現(xiàn)出不同層次的意識。專家的結(jié)論是：整體表現(xiàn)令人滿意，但仍有改進(jìn)空間。

結(jié)果亮點(diǎn)與不足：擬人化的邊界

亮點(diǎn)在于，大部分人格的表現(xiàn)都相當(dāng)合理。比如外向型角色在社交場景中更活躍，內(nèi)向型角色則更謹(jǐn)慎，這些差異讓 AI 的反應(yīng)更具“人味”。同時，三層意識的區(qū)分度也得到了認(rèn)可，AI 的回答不再是單一維度的邏輯推演，而是帶有層次感。

但不足之處同樣明顯。最典型的例子是 ISTP 角色——一個被設(shè)定為 10 歲兒童的虛擬人格。在面對成人情境時，它的表現(xiàn)顯得格格不入，邏輯和情境脫節(jié)。這暴露出一個問題：人格建模如果沒有與情境匹配，就會出現(xiàn)“角色錯位”。此外，AI 的推理有時過于冗長，甚至顯得啰嗦，缺乏人類在關(guān)鍵時刻的直覺與簡潔。

4.研究貢獻(xiàn)與創(chuàng)新點(diǎn)

這項(xiàng)研究最大的亮點(diǎn)，在于它第一次把心理學(xué)的“老古董”理論和當(dāng)下最炙手可熱的大語言模型放在了一起，做了一次跨越百年的“奇妙聯(lián)姻”。精神分析和 MBTI，本來是心理學(xué)課堂上常見的概念，如今卻被研究團(tuán)隊(duì)搬進(jìn)了人工智能的實(shí)驗(yàn)室，成為構(gòu)建人工意識的基石。可以說，這是一次真正意義上的系統(tǒng)性結(jié)合，而不是簡單的“借用術(shù)語”。

精神分析提供了意識的層次結(jié)構(gòu)，讓 AI 不再只是“表層的邏輯機(jī)器”，而是擁有了自我意識、前意識和無意識的多層心智框架。MBTI 則賦予了 AI 不同的人格特質(zhì)，讓它們在面對同樣的情境時，能展現(xiàn)出差異化的反應(yīng)。這樣的設(shè)計(jì)，讓 AI 的表現(xiàn)更接近人類的復(fù)雜性，而不是千篇一律的“標(biāo)準(zhǔn)答案”。

更重要的是，這項(xiàng)研究提出了一個跨學(xué)科的框架：心理學(xué) + 人格理論 + 語言模型。心理學(xué)提供了理論支撐，人格理論帶來了個體差異的維度，而大語言模型則是實(shí)現(xiàn)這一切的技術(shù)引擎。三者結(jié)合，就像是為 AI 裝上了“心智操作系統(tǒng)”，讓它不僅能說會答，還能在不同的情境中展現(xiàn)出擬人化的思維痕跡。

當(dāng)然光有理論還不夠，研究團(tuán)隊(duì)還通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了這一框架的可行性。他們設(shè)計(jì)了多維度的評估體系，從人類受試者的打分，到 ChatGPT 的自動化判定，再到專家的質(zhì)性分析，層層把關(guān)。結(jié)果顯示，這種方法確實(shí)能提升 AI 的擬人化程度和情境適應(yīng)性。換句話說，AI 不僅能回答問題，還能在復(fù)雜的社會場景中表現(xiàn)出“像人”的一面。

這項(xiàng)研究的貢獻(xiàn)不僅在于提出了一個新模型，更在于它為人工意識的探索提供了一條新的路徑。它告訴我們，AI 的未來不只是算力和數(shù)據(jù)的堆疊，還需要心理學(xué)、人格理論這樣的“軟科學(xué)”來參與。正是這種跨學(xué)科的融合，才可能讓機(jī)器逐漸逼近人類意識的邊界。

5.局限性與未來展望

任何一項(xiàng)前沿研究，都會在“突破”與“缺陷”之間搖擺。這項(xiàng)關(guān)于人形人工意識的探索也不例外。

研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，人格差異的影響并沒有想象中那么顯著。雖然不同 MBTI 類型的角色在某些場景下表現(xiàn)出差異，但整體來看，這些差異并不足以讓人覺得“這是兩個完全不同的人”。換句話說，AI 的人格塑造還停留在“表層化妝”，距離真正的“性格深植”還有距離。

年齡與情境的適配性問題暴露得很明顯，比如那個被設(shè)定為 10 歲的 ISTP 兒童角色，在面對成人化的復(fù)雜情境時，表現(xiàn)得格格不入。這說明，單純的人格標(biāo)簽并不足以支撐復(fù)雜的角色建模，情境與身份的匹配度才是關(guān)鍵。

幻覺與邏輯冗余依舊存在，AI 有時會給出冗長甚至啰嗦的推理，缺乏人類在關(guān)鍵時刻的直覺與簡潔。這種“過度解釋”雖然顯示了模型的努力，但也提醒我們，擬人化并不等于“話多”，而是要在邏輯與直覺之間找到平衡。

研究團(tuán)隊(duì)提出了幾條值得期待的方向。更精細(xì)的人格建模與情境匹配，將讓 AI 的角色表現(xiàn)更自然、更可信。長期一致性與跨場景遷移能力，則是讓 AI 從“舞臺演員”走向“生活伴侶”的關(guān)鍵。更重要的是，與神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)的進(jìn)一步融合，可能為人工意識研究帶來新的突破口。畢竟，如果要讓機(jī)器真正理解“意識”，光靠語言和心理學(xué)還不夠，還需要更深層次的腦科學(xué)支持。

6.產(chǎn)業(yè)與學(xué)術(shù)意義

這項(xiàng)研究的意義，不僅僅停留在實(shí)驗(yàn)室里，它同時在學(xué)術(shù)與產(chǎn)業(yè)兩個維度上釋放出信號。

在學(xué)術(shù)層面，它為人工意識研究提供了一種全新的范式。過去的研究往往停留在計(jì)算模型或哲學(xué)探討，而這項(xiàng)工作則通過精神分析與人格理論的引入，推動了心理學(xué)與 AI 的深度交叉。它告訴我們，人工意識的探索不必局限于技術(shù)堆疊，還可以從人類心智的經(jīng)典理論中尋找靈感。

在產(chǎn)業(yè)層面，這項(xiàng)研究的潛力同樣巨大。人格化的 AI 能讓人機(jī)交互更自然、更具親和力。想象一下，在教育場景中，一個“有性格的導(dǎo)師型 AI”可能比冷冰冰的答題機(jī)器更能激發(fā)學(xué)生興趣；在醫(yī)療陪護(hù)中，一個“懂情緒的 AI”或許能緩解患者的孤獨(dú)感；在陪伴型機(jī)器人領(lǐng)域，賦予人格的 AI 更可能被接受為“伙伴”，而不僅僅是“工具”。

當(dāng)然，隨著人格化 AI 的出現(xiàn)，政策與倫理問題也隨之而來。社會是否準(zhǔn)備好接受一個“有性格的機(jī)器”？當(dāng) AI 展現(xiàn)出人格特質(zhì)時，我們該如何界定它的責(zé)任與邊界？這些問題不僅是技術(shù)挑戰(zhàn)，更是社會議題。同時，這項(xiàng)研究也與數(shù)據(jù)資產(chǎn)化和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的討論產(chǎn)生了呼應(yīng)。人格化 AI 的背后，是對數(shù)據(jù)、算法和認(rèn)知模式的再塑造，它可能成為未來數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的新型資產(chǎn)形態(tài)。（END）

參考資料：???https://arxiv.org/pdf/2510.09043??

本文轉(zhuǎn)載自??波動智能??，作者：FlerkenS?