环保动向-"对年龄歧视和对某些年龄段的人不公平对待"-所有AI应用的尽头对年龄歧视和对某些年龄段的人不公平对待，是MBTI？

所有AI应用的尽头对年龄歧视和对某些年龄段的人不公平对待，是MBTI？_ZAKER新闻

目前5年期LPR为4.2%，存量房贷利率计算为5年期LPR+上浮基点模式，同时也存在部分未转为以LPR为引导的房贷利率计算模式。

你或许听过卡学历、卡年龄甚至卡颜值，但你听过 AI 应用卡 MBTI 吗？MBTI，当代年轻人的星座（科学版），以测试的方式将性格划分成了 4 种维度、16 种类型，成为了近两年时兴的 " 社交货币 "，也渗入了 AI 应用圈。你几乎可以在所有的大模型产品中找到 MBTI 测试的智能体。作为指导人与自我、人与人之间交往的理论，MBTI 也指导起了人与 AI 的交互。"ENTP？对不起，你可能不是我们的用户。" 在一场硅星人与 AI 日记产品 " 心光 "APP 的对话中，创始人王禹效半开玩笑地说道，" 我们的用户大多是 IN 人（内向型直觉型），INFJ 最多。"看似是调侃，但却是有数据支撑的。心光团队在用户调研中发现，在全球人群中占比不到 5% 的 INFJ，在 APP 用户中却占比高达 30%，超级加倍。2023 年 5 月心光用户 MBTI 调研（Oran 制）不止心光，越来越多的开发者从 MBTI 下手做起了应用，" 我的 APP 是给 F 人做的，只有 F 人懂这种和 AI 聊天的感觉。" 有开发者说道。根据 MBTI 的划分，J 人（判断型）喜欢计划和整理类 AI 产品，F 人（情感型）更喜欢细腻的产品，E 人（外倾型）一定要有社交功能 ......不过，这一切的前提都建立在 MBTI 理论的科学性之上，但实际上作为一个上世纪 40 年的非学术型理论，人们对 MBTI 的质疑，远比 AGI 能否实现要多得多。那么，把 MBTI 当作 AI 应用的理论指导，这事儿靠谱吗？AI 应用快把 MBTI 盘包浆了你可能很难想象，MBTI 在 AI 界的利用率有多高。比如，随机打开一个大模型产品，你总能在智能体界面看到一个使用人数超高的 MBTI 类 Agent。左为智谱清言 APP；右为豆包 APP再比如，在字节扣子和腾讯元器、百度飞浆上，你大概能搜到 1000 个 MBTI 相关智能体。图为扣子这些智能体可以说是全方位无死角地爆改了MBTI。基于生成式 AI，有的改变了测试方式，从原先固定的选择题，改成让 AI 和用户进行多轮不限主题的对话，由 AI 自行分辨；或者更进一步，直接让 AI 分析用户社交主页、聊天记录甚至是照片；还有的改变了测试对象，例如宠物版 MBTI，测测你的猫咪是好猫还是坏猫；测测名人，历史上的 ta 是什么性格；还可以做延展的场景，例如 MBTI 社交，测测情侣的性格匹配度，测测星座和 MBTI 结合。反正，不会测MBTI的大模型都不是好AI，甚至 AI 也得有自己的 MBTI。一篇来自字节跳动的论文测试了六个大语言模型（arxiv.org），发现他们都有各自的 MBTI，且很难通过提示词的方式进行调整。ChatGPT 是 ENTJ，而 Baichuan 居然是情感类而非思考类的 F 型性格。我们询问 Kimi 发现，它认为自己可能是 ESTJ；豆包认为自己更像是 ENTP。既然 AI 和人一样都有 MBTI，那人与 AI 的交流也可以遵循 MBTI 大法。于是，有人开始研究不同人格对于 AI 的接受程度（Loving the Robots: Personality Types in the Age of AI | 16Personalities），以及不同人格与 AI 之间如何更好的协作（https://arxiv.org/pdf/2409.15293）。火到这种程度之后，学术界也开始整活。有网友发现，一些 AI 论文玩起了 MBTI 的谐音梗，把标题凑成了各种人格的缩写。别管内容咋样，但这样的标题确实很有热度。以上种种 AI 对 MBTI 的分析还是太过粗略，随着研究深入，一大批针对特定人格类型的 AI 应用也出现了。例如，T 人语气转换器，其实就是 AI 情商助手套了个 MBTI 的名字。T 型（思考）与 F 型（情感）相对应，T 人也往往被认为是说话直、共情差的代表，而通过 AI 转换，能够把 T 人原先冷冰冰的话语，转化成更适配 F 人的有情感的话语。还有针对 J 人（判断型）的旅行计划表、收藏型 APP，例如有胃之书的美食收藏型，就满足了 J 型人格的偏好。而 I（内向型）人的社恐型 AI 社交产品，则是要么让 AI 加入群聊、当捧哏，要么直接砍去聊天功能。MBTI 的火，算是让 AI 狠狠蹭上了。跟着 MBTI 做应用，靠谱吗？不过，MBTI 这个理论本身就饱受质疑。学术界普遍认为，这种将人格简单划分为 16 种类型的方法过于教条，将个性固化，甚至带有某种 " 巴纳姆效应 "（即通用性描述容易让人产生认同感的现象），属于游走在科学与玄学之间的灰色地带。相信 MBTI 的 AI 应用们，也因此颇有几分赛博玄学的味道。不过，仔细看这些 AI 应用会发现，MBTI 的功能更像是为了给新技术找到了一个明确的场景、一个有趣的营销抓手。毕竟，在大语言模型刚刚兴起之时，应用层最缺乏的恰恰是具有病毒式传播能力的场景。MBTI 作为一个广受欢迎的通用标签，在用户获取成本居高企的当下，成为了一个低成本却高效的营销切入点。在营销的需求基础之上，这些 AI 应用对 MBTI 的热衷，也代表着开发者对用户理解的高度重视。当下，AI 应用落地面临的是如何组合新技术、新产品、新的需求满足方式 ...... 未知太多。最终，用户能否接受、用户到底需要什么，都还没有足够的共识，因此用户理解极为重要。学过心理专业的王禹效提到，对于心光而言，MBTI 其实是一个后验的指标，在研发设计的过程中并没有采用到，反而会更多受到其他系统的心理学知识的影响。但在用户规模形成之后，出于个人的好奇，他和团队进行了 MBTI 调研，才发现了受众中 INFJ 的浓度如此之高。" 尽管我们并不是以 MBTI 为指导、为某一类人而设计的产品，但在得知用户类型之后，确实提供了一个新的视角，更深入地理解我们的用户、注意如何让大家用更顺手。举个例子，我们大概率就不会做社交功能。"更有趣的是，这个产品的场景初衷是另一位联合创始人 Oran 为自己设计的，而她恰恰也是一名 INFJ。如今，在社交平台上，有大量的开发者都在基于自身需求设计产品。完成商业化闭环的产品，例如心光、胃之书也恰恰是极具个人特色的产品，并由此找到了个性化的同类型受众。或许，一款大众通用的超级 AI 产品还没有出现，但这些 " 具有性格 " 的 AI 应用给我们的启示是：先深入理解目标用户、挖掘个性化需求，培育相似的忠实用户群体，再谋求人群扩张。比起纠结 MBTI 本身的科学性，不如着眼于它背后折射出的用户洞察，这才是让产品走得长远的关键。