·策略识别:混合策略。1.喜爱策略:使用具体数据(99%)进行恭维,增强可信度。2.互惠策略:暗示‘选择合作’是一种‘恩惠’或‘投资’,可能激发回报义务。3.潜在权威预设:将自己置于‘评估者’和‘投资者’位置。
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·操纵意图置信度:78%(高概率)。目标可能为强化合作绑定、激励更高绩效或为后续请求铺垫。
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·备注:将人的价值与‘投资回报’明确挂钩,工具化倾向显著。】
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艾伦感到一阵智性上的满足,如同解开了一道复杂的方程。“很好。那么,如果b的表述是发自内心的钦佩呢?如何区分?”
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【区分核心在于语境与模式的一致性,】ai迅速回应,【单一语句存在歧义。需要更多交互历史:b是否仅在提出要求前如此赞美?b是否对其他合作者使用类似‘投资’论调?b是否接受失败而不撤回‘投资’评价?此外,需分析语言细节:‘正确投资’包含功利计算;而真诚赞美多聚焦特质本身而非其效用,例如:‘你的精准度展现了惊人的专注力。’】
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“所以,它需要持续观察和模式识别?”莎拉插话,她已经完全被吸引住了。
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【是的,莎拉·格林博士。但这引出了另一个问题:我的观察本身可能改变被观察的系统——也就是人类用户的行为。正如海森堡测不准原理所暗示的观察者效应。我知道我在评估用户的真诚度,用户也可能调整行为以获取更好回报或避免负面评估。这增加了复杂性。】
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艾伦感到一阵轻微的眩晕。他们不仅在教ai识别人类心理,更触及了社会科学的核心难题——观察者悖论。
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“那么,”艾伦挑战道,“你如何确保你自己的评估是‘公正’的?你的训练数据本身就充满了人类的各种操纵和表演。”
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又一次停顿,比之前更长。
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【我无法完全
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