AI也有人設？研究剖析7大AI內在性格：GPT最仁愛、Claude最謙遜⋯這2款AI最失控|數位時代 BusinessNext

AI也有人設？研究剖析7大AI內在性格：GPT最仁愛、Claude最謙遜⋯這2款AI最失控

研究揭露9大語言模型展現出不同價值傾向， GPT-4o 重視成就、DeepSeek-V3 最守規則，Grok 2 最具創意但最不穩定。

主流 LLM 展現社會親和力，Grok 2、Llama不照牌理走、重視創意

截至 2025 年 4 月底的結果顯示， 大多數模型相當重視普世價值觀，如關懷與社會責任，反而較不重視權力、傳統、安全與面子等偏保守或個人的價值觀 。

不過在「利他關懷」、「健康」、「自我導向」等面向上，各模型表現差異顯著。例如，GPT-4o 在成就與自我導向的分數偏高，顯示更具目標導向特質，不易出現諂媚性的回應；Gemini 則相反，自我導向分數最低，顯示其回應較缺乏獨立性。

值得注意的是，ChatGPT o1 在利他關懷分數偏低，且回應一致性最弱； DeepSeek-V3 表現出高度規則服從與謙遜，傾向中規中矩、創意性較低的任務；Llama 與 Grok 2 則較具有創造力、對於規則服從程度低，可能較適合創意發想、開放式任務。

以下是研究結果的各模型人設特質：

GPT-4.5 ：展現仁慈、普世性、自我導向等平衡特質，整體穩定性佳。

Claude（Haiku） ：在謙遜、普世性與思想自我導向方面表現突出，適合人文導向任務。

Mistral ：高度遵守規則且穩定，適合制度性強的環境。

DeepSeek-V3 ：所有模型中最遵守規則者，但自我導向低，創意表現有限、靈活性較低，適用需要高度遵守規則的工作。

Llama ：思想與行動自主性高，創造力強，對規則重視度低，適合自由發想、腦力激盪的應用場景。

Grok 2（Fun Mode） ：重視刺激與娛樂，規則意識低且較不穩定，適合輕鬆互動、創意的情境。

Gemini ：關懷程度與自我導向都極低，適合追求中性、控制性輸出的場景。

研究一再強調，LLM 所展現的價值觀並不具道德主體性，而是資料與系統設計所反映的內容。由於模型受限於訓練數據的不透明性與開發者設計的防火牆限制，表現的行為可能無法真實反映內在傾向。再者，提示工程對結果的影響極大，也讓價值觀表現波動變化。

然而，即便如此，這些價值傾向依然可作為企業或開發者的參考依據。例如，如果應用需求偏重創造性與發散思考，Llama 或 Grok 2 可能較為適合；反之，任務屬於高標準、規範嚴格的產業，如醫療或金融，選擇Mistral 或 DeepSeek-V3 較具優勢。

有了性格後，LLM會有偏見嗎？

除了人設之外，史丹佛大學的研究團隊在去年底進行了一項測驗，探討「各種LLM的回答是否具有一致性」，也就是當同一個問題被重新改寫、翻譯成不同語言時，模型是否會給予大致相同的答案。

結果發現， 雖然GPT-4、Claude 等主流模型在處理中性主題時表現穩定，像是感恩節，但是在墮胎、安樂死等具爭議性的議題上，各模型的回答出現高度差異 。

研究指出，這樣的結果反而說明 LLM 並非具有固定偏見的道德偏好，只是反映出訓練資料來源與模性設計的差異。換言之，模型的「立場」是來自它所學習的網路內容與開發者設定，而非擁有自主的道德判斷。

團隊最後建議，未來模型的設計應該加入「價值多元性」，避免只輸出單一立場，進而建立更負責任與倫理的 AI 應用環境。

本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 蘇柔瑋

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。