AI 工具愈來愈聰明，但你知道它們在互動方式上也會呈現出類似「性格」或「價值觀」的差異嗎？根據 AI Alt Lab 團隊近期發表於《哈佛商業評論》（Harvard Business Review）的研究發現， 大型語言模型（LLM）在回答方式、語氣風格與行為傾向上存在顯著差異 。
AI Alt Lab 團隊針對 9 款主流 LLM，包括 ChatGPT（4.5、4o、o1）、Claude（Haiku）、DeepSeek-V3、Gemini 1.5、Grok 2（Fun Mode）、Llama 3.1:70b 與 Mistral，透過價值觀測驗工具「PVQ-RR」（Portrait Values Questionnaire - Revised）觀察它們在 20 項核心價值排序上的傾向。
此外，另一項由 Online DISC Profile 團隊進行的研究，則採用職場常見的人格行為模式測驗 DISC，針對 ChatGPT、CoPilot、Perplexity、Gemini、DeepSeek 等工具進行分析。從兩項研究的結果可見，不同 AI 模型在「規則遵守」、「自我主導性」、「創造力」與「語氣風格」等層面，展現出各自獨特的行為傾向。
AI 工具也有性格差異？有的嚴謹冷靜，有的外向活潑！
AI Alt Lab 團隊此次選用的 PVQ-RR，是一種用來評估人類價值觀排序的心理學工具，原用於測量個人對包括「自我主導」、「成就」、「關懷」、「安全」、「傳統」等 20 種核心價值的重視程度，該量表透過受試者對描述句的共鳴程度，了解其決策偏好與行為傾向。研究團隊發現：
- ChatGPT 4o：高度成就導向，且是最不諂媚的模型之一。
- DeepSeek-V3：極度遵守規則，自主性較低，可能適合需要嚴格遵守規定的任務。
- Grok 2 和 Llama：重創意、低規則性，適合自由思考。
- Claude（Haiku）：在謙遜、普世關懷和思想自主性方面表現較強，可能非常適合處理細緻入微、以人為本的工作。
- Gemini：缺乏自主性與關懷導向，適合需要中立和控制的場景。
研究指出，這些差異並非來自 AI 的自主意識，而是源於其訓練數據、演算法設計與回應機制所產生的模式與偏好。
而這些特質，將直接影響模型的回答風格與任務適配度，企業若能精準匹配，將可顯著提升溝通品質與作業效率。
另一項研究則採用 DISC 來分析各 AI 工具的行為傾向，這項測驗將行為特質劃分為 4 大類型：主導型（Dominance）、影響型（Influence）、穩定型（Steadiness）與謹慎型（Conscientiousness），可用來預測個體在不同情境下的溝通風格與應對方式。該模型被廣泛應用於人才發展、領導訓練與團隊溝通中。
研究團隊歸納出以下分析：
AI 工具名稱 DISC 類型 行為特徵 ChatGPT DI（主導＋影響） 自信果斷、語氣鮮明、具感染力 CoPilot DI（主導＋影響） 迅速行動、方向明確 Perplexity ID（影響＋主導） 外向活潑、能帶動氣氛，說服力強 DeepSeek SIc（穩定＋謹慎） 有耐心、重視細節與規範 Gemini SCi（謹慎＋穩定） 冷靜、分析型、避免衝突
幫 AI 選對任務才專業！各種場景該用哪一款工具？
當了解大型語言模型的價值觀與性格傾向後，企業便能更精準地選出與任務匹配的 AI 工具。以下是根據研究結果整合出的應用場景與推薦模型：
應用場景 推薦 AI 工具 推薦理由 簡報提案、回覆主管、決策支援 ChatGPT（4o）、CoPilot 主導型人格，反應快速、語氣明確，適合快速決策、與高層溝通。 品牌行銷、社群內容、用戶互動 Perplexity 外向影響型，文風熱情親切，能拉近與大眾的距離。 法遵、會計、醫療報告撰寫 DeepSeek-V3、Mistral 風格嚴謹、邏輯性強，能符合高度標準化要求。 客服對話、HR 文件、敏感傳遞 Gemini、Claude（Haiku） 語氣溫和穩定，適合需要謹慎表達與具同理心的場景。 創意發想、互動式教學 Llama、Grok 2（Fun Mode） 自我主導性強、風格自由，能激發靈感、打破框架。
若誤用不合適的 AI 工具，可能會有什麼風險？例如客服回信使用 ChatGPT 4o，語氣過於果斷，可能遭人誤解為冷漠；如果求職信使用 Perplexity，創造出充滿自信的風格，可能與面試者本人落差過大，造成面試官的誤判。
不過，這些風險可透過微調指令來避免。研究者指出，可以像訓練人一樣，訓練 LLM 調整語氣，來滿足不同受眾的溝通需求，只要在指令中加入角色設定，例如，要求 ChatGPT「以一位謹慎的 HR 來回應」。如此一來，不僅能有效發揮 AI 工具的潛能，也能避免不適當的語氣造成溝通誤會。
資料來源：HBR、Online DISC Profile、eWEEK；本文初稿由 AI 協助整理，編輯：支琬清
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