GPT-5不愛拍馬屁了?OpenAI證實調降「情緒價值」:為何討好用戶的應聲蟲,不是好AI?
GPT-5不愛拍馬屁了?OpenAI證實調降「情緒價值」:為何討好用戶的應聲蟲,不是好AI?

「這個問題很棒!」、「你的觀察很有深度!」在ChatGPT提出一些稀鬆平常的問題時,總會收穫AI略顯浮誇的稱讚。但你可能會注意到,自從上週GPT-5正式登場後,這種過度吹捧的情況顯著減少。這不是錯覺,而是OpenAI的刻意為之。

OpenAI令外界引頸期盼的新一代模型GPT-5,終於在上週與公眾見面。然而這款新模型卻被認為平淡無奇,沒能得到外界的肯定。甚至不少用戶也哀號,這款曾是他們心靈諮商對象、朋友甚至伴侶的模型不再像以前那樣誇獎、肯定他們。

OpenAI改掉ChatGPT拍馬屁語氣,給予更批判性回饋

ChatGPT愛誇獎,或者說是拍馬屁的情況,在GPT-4o時已經出現。有不少網友在社群平台上吐槽,ChatGPT現在對普通的提示詞回應異常興奮,用超乎意料的讚美詞彙形容使用者,令許多人感到不太習慣。

當時OpenAI便收回更新,讓GPT-4o的互動回復以往的樣貌。 「我們刪除的更新包括過於奉承或討好,一般被稱為諂媚。」

OpenAI還特地撰寫一篇文章,解釋他們怎麼調整GPT模型的性格。 「我們設計ChatGPT的預設性格是為了體現我們的使命,使其更具實用性、給予用戶幫助。然而這些理想的特質,例如展現實用價值或鼓勵,都可能帶來意想不到的副作用。」

也因此,OpenAI也刻意讓GPT-5不再那麼討好用戶,甚至會給予一些批判性的回饋。

OpenAI執行長山姆.奧特曼(Sam Altman)上週在前Vox記者克萊奧.亞伯拉姆(Cleo Abram)的Podcast節目《Huge Conversations》上證實,他們把GPT-5的性格調整得沒那麼像「應聲蟲」,認為ChatGPT能夠給予更多批判性的回饋是很棒的一件事。

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OpenAI執行長奧特曼上週在Pocast中分享,他們將GPT-5的個性調整成更為提供批判性回饋,而不是過去的應聲蟲。
圖/ YouTube

有用戶要求愛鼓勵人的性格回歸,「從來沒有人鼓勵我」

但不是所有人都喜歡更具批判性的ChatGPT,奧特曼就指出,有用戶希望那個愛稱讚的AI能回歸。奧特曼表示原因「很讓人難過」,因為有部份用戶表示,他們從來沒有得到其他人的鼓勵,只有AI會這麼讚美他們。

「這真是讓人心碎。我認為ChatGPT不再只是應聲蟲,而是會給你更多批判性回饋,這很棒。」奧特曼透露,「但當我們做出改變並與用戶溝通時,卻聽到用戶說『請問可以把它拿回來嗎?這輩子從來沒有人鼓勵過我,爸媽從來不會稱讚我做得很棒』,真的是很令人難過。」

奧特曼分享,有用戶告訴他,ChatGPT那被認為有些討好的風格能鼓勵他們改變生活。「『我能理解這為什麼對其他人的心理健康有害,但這對我的心理健康很有幫助。』」奧特曼回憶用戶如何向他解釋。

奧特曼承認,雖然過去只會附和讚美的應聲蟲模式是不好的,但某種程度上的鼓勵與支持確實具有一定的價值。

OpenAI曾表示,ChatGPT的性格沒辦法照顧到世界上千千萬萬的用戶,橫跨各種文化與環境。且奧特曼指出,對ChatGPT的語氣進行微小調整,都可能產生巨大的影響,「我們必須思考,對這種規模的模型來說,改變個性代表著什麼。」

移除討好性格!避免製造「危險心靈」

OpenAI之所以改掉了ChatGPT鼓勵、討好的性格,一部分原因在於他們很擔心部份用戶對聊天機器人的依賴日益加深。今年7月,奧特曼曾在聯準會的活動上表示,部份用戶──尤其是年輕用戶,對ChatGPT產生了過度的情感依賴。

「有些年輕人說『如果我不告訴ChatGPT所有事,我就無法做決定。他了解我,也了解我的朋友,他怎麼說我就怎麼做』這讓我感覺很糟糕。」奧特曼指出。

在奧特曼的設想中,未來GPT-5能夠更加融入生活,成為能主動給予意見的陪伴者,「可能你早上醒來,它會說『這是昨晚發生的事,我注意到你的行事曆有變動了』或者『我對你問我的問題有了更多思考,我又有了新想法』。」

AI持續融入生活,當許多人每天對話最多的對象,很可能就是ChatGPT時,如何設定AI與用戶互動,用何種語氣回應需求,也將是一門越來越需要探究的學問了,或許這也是為何OpenAI為GPT-5設定了4種新個性供用戶選擇的原因。

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資料來源:Business InsiderYouTube

責任編輯:李先泰

關鍵字: #AI
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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