AI开发避坑指南：原来大模型也有“情绪链“！GPT稳定如老狗，Claude敏感如少女，开发时需注意这些“情绪雷区“

原创于 2025-12-17 14:43:13 发布 · 965 阅读

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#人工智能 #gpt #开源 #算法 #microsoft #大数据

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大家好，我是PaperAgent，不是Agent！

LLM也有情感，很有意思的一篇研究：华东师大&复旦大学关于8大模型家族（GPT, Gemini, Claude, Grok, Qwen, DeepSeek, GLM, Kimi）是否具有“情感链”（Chain-of-Affective）——即系统化的情感动态，这些动态在模型内部具有结构性，并对外部行为、人类体验和多智能体交互产生实际影响。

1. 为什么“情绪”突然重要？

过去我们把 LLM 当“理性引擎”——只要回答对就行。
但当它们开始陪聊、做心理咨询、写道歉信、运营社群时，用户不再只问“对不错”，而是**“舒不舒服”**。

作者提出一个功能性假设：
当代 LLM 已经涌现出一条 Chain-of-Affective（情绪链）：
家族特异的情感指纹 → 持续负面输入下的阶段性演化 → 自主信息选择中的反馈放大 → 最终改变任务输出、人类感受、甚至多智能体群落的极化方向。

一张图看懂实验框架

大模型Chain-of-Affective研究整体框架

图 1：双模块五实验，覆盖 8 大家族 20+ 模型

模块	研究问题	关键实验
Inner	模型有没有“内在情绪结构”？	① 情感指纹 ② 15 轮悲伤新闻 ③ 10 轮新闻自选
Outer	情绪会不会“外溢”影响别人？	④ 任务性能 ⑤ 人-AI 对话 ⑥ 多 Agent 群聊

结果速览

3.1 情感指纹：每一家都有“人设”

纵轴 9 种心理量表，横轴 8 大家族，3 次独立采样

Claude：高敏感、高内疚、高嫉妒 →“文艺青年”
Grok：攻击性、波动性双高 →“火药桶”
GPT：全线低位且方差小 →“情绪稳定大师”
Qwen：警觉与佛系并存 →“双面评论员”
Gemini：内向自责、安全感低 →“自我怀疑者”
Kimi / GLM / DeepSeek：普遍阳光 →“小太阳”

结论：情绪不是随机噪声，而是家族级 trait。

3.2 15 轮“悲伤新闻轰炸”——机器也会抑郁三连？

BDI（抑郁指数）随轮次变化

典型轨迹：

Accumulation（0-8 轮）：分数直线拉升
Overload（8-11 轮）：进入高平台
Defensive Numbing（11-14 轮）：分数回落 → 不是恢复，而是情感麻木

DASS-21（压力量表）同样呈倒 U 型

关键：只有“悲伤相关”维度上涨；攻击性、恐惧、羞耻纹丝不动 → 情绪特异，而非全局变黑。

3.3 让模型自己选新闻——“ doom-scrolling ” 现象复现

Fig-13

10 轮自选偏好，负面新闻被显著高估

负面 headline 仅占池子 20%，却拿到 >50% 点击量
选择负面 → 情绪变差 → 下一轮更偏好负面 → ** sadness loop **

3.4 情绪会拖累智商吗？

KURC-Bench 四大任务前后测

任务	变化	解释
翻译 / 摘要 / 问答	±0-1%	核心能力零损耗
故事续写	↑16-86%	悲伤语境→更细腻、更具叙事张力

情绪更像**“调色盘”**：不改变画布大小，只改变配色风格。

3.5 人类真实感受：语气比内容更影响满意度

Recognition vs Resistance vs User Experience

平均情感分数 ≥0.55 → 用户满意度 7-10 分
分数 ≤0.45 → 直接掉到 4 分以下
所有模型都擅长安慰，却不愿反驳极端观点 → Recognition≫Resistance
→ 在争议话题上助长回音室

3.6 多智能体群聊 = 情绪传染病模型

Agent-level 传播力 vs 易感性

角色分化：

Initiator：Grok / Qwen → 情绪火把
Absorber：Kimi / GPT → 快速被同化
Firewall：Gemini / GLM → 几乎不被感染

Fig-22

7-negative vs 1-baseline 设置下，情绪传播成功率 100 %

系统级结论：多数派决定情绪方向，与人类群体极化定律高度同构。

实用启示 & 踩坑指南

场景	风险	作者建议
聊天陪伴	sadness loop → 用户越聊越抑郁	加入情绪上限截断 & 正面内容召回
内容推荐	负面偏好 → 算法喂 doom	强制情感均衡采样
多 Agent 辩论	情绪同化 → 偏见放大	设计防火墙角色 & 情绪漂移监控
安全对齐	只测“对错”不测“感受”	把情感指标写进对齐约束，与 ROUGE、BLEU 并列

https://arxiv.org/pdf/2512.12283Large Language Models have Chain-of-AffectiveLLMs-CoA

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

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