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所有AI应用的尽头,是MBTI?

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作者 | summer
邮箱 | huangxiaoyi@pingwest.com

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。

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?

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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。

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。

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。

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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。

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