所有AI應(yīng)用的盡頭，是MBTI？

　　你或許聽過卡學(xué)歷、卡年齡甚至卡顏值，但你聽過AI應(yīng)用卡MBTI嗎?

　　MBTI，當(dāng)代年輕人的星座(科學(xué)版)，以測試的方式將性格劃分成了 4 種維度、 16 種類型，成為了近兩年時(shí)興的“社交貨幣”，也滲入了AI應(yīng)用圈。你幾乎可以在所有的大模型產(chǎn)品中找到MBTI測試的智能體。

　　作為指導(dǎo)人與自我、人與人之間交往的理論，MBTI也指導(dǎo)起了人與AI的交互。

　　“ENTP?對不起，你可能不是我們的用戶。”在一場硅星人與AI日記產(chǎn)品“心光”APP的對話中，創(chuàng)始人王禹效半開玩笑地說道，“我們的用戶大多是IN人(內(nèi)向型直覺型)，INFJ最多。”

　　看似是調(diào)侃，但卻是有數(shù)據(jù)支撐的。心光團(tuán)隊(duì)在用戶調(diào)研中發(fā)現(xiàn)，在全球人群中占比不到5%的INFJ，在APP用戶中卻占比高達(dá)30%，超級加倍。

　　不止心光，越來越多的開發(fā)者從MBTI下手做起了應(yīng)用，“我的APP是給F人做的，只有F人懂這種和AI聊天的感覺。”有開發(fā)者說道。根據(jù)MBTI的劃分，J人(判斷型)喜歡計(jì)劃和整理類AI產(chǎn)品，F(xiàn)人(情感型)更喜歡細(xì)膩的產(chǎn)品，E人(外傾型)一定要有社交功能......

　　不過，這一切的前提都建立在MBTI理論的科學(xué)性之上，但實(shí)際上作為一個(gè)上世紀(jì) 40 年的非學(xué)術(shù)型理論，人們對MBTI的質(zhì)疑，遠(yuǎn)比AGI能否實(shí)現(xiàn)要多得多。

　　那么，把MBTI當(dāng)作AI應(yīng)用的理論指導(dǎo)，這事兒靠譜嗎?

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　　AI應(yīng)用快把MBTI盤包漿了

　　你可能很難想象，MBTI在AI界的利用率有多高。

　　比如，隨機(jī)打開一個(gè)大模型產(chǎn)品，你總能在智能體界面看到一個(gè)使用人數(shù)超高的MBTI類Agent。

　　再比如，在字節(jié)扣子和騰訊元器、百度飛漿上，你大概能搜到 1000 個(gè)MBTI相關(guān)智能體。

　　這些智能體可以說是全方位無死角地爆改了MBTI。

　　基于生成式AI，有的改變了測試方式，從原先固定的選擇題，改成讓AI和用戶進(jìn)行多輪不限主題的對話，由AI自行分辨;或者更進(jìn)一步，直接讓AI分析用戶社交主頁、聊天記錄甚至是照片;

　　還有的改變了測試對象，例如寵物版MBTI，測測你的貓咪是好貓還是壞貓;測測名人，歷史上的ta是什么性格;

　　還可以做延展的場景，例如MBTI社交，測測情侶的性格匹配度，測測星座和MBTI結(jié)合。

　　反正，不會測MBTI的大模型都不是好AI，甚至AI也得有自己的MBTI。

　　一篇來自字節(jié)跳動(dòng)的論文測試了六個(gè)大語言模型(arxiv.org)，發(fā)現(xiàn)他們都有各自的MBTI，且很難通過提示詞的方式進(jìn)行調(diào)整。ChatGPT是ENTJ，而Baichuan居然是情感類而非思考類的F型性格。

　　我們詢問Kimi發(fā)現(xiàn)，它認(rèn)為自己可能是ESTJ;豆包認(rèn)為自己更像是ENTP。

　　既然AI和人一樣都有MBTI，那人與AI的交流也可以遵循MBTI大法。于是，有人開始研究不同人格對于AI的接受程度(Loving the Robots: Personality Types in the Age of AI | 16Personalities)，以及不同人格與AI之間如何更好的協(xié)作https://arxiv.org/pdf/2409.15293。

　　火到這種程度之后，學(xué)術(shù)界也開始整活。有網(wǎng)友發(fā)現(xiàn)，一些AI論文玩起了MBTI的諧音梗，把標(biāo)題湊成了各種人格的縮寫。別管內(nèi)容咋樣，但這樣的標(biāo)題確實(shí)很有熱度。

　　以上種種AI對MBTI的分析還是太過粗略，隨著研究深入，一大批針對特定人格類型的AI應(yīng)用也出現(xiàn)了。

　　例如，T人語氣轉(zhuǎn)換器，其實(shí)就是AI情商助手套了個(gè)MBTI的名字。T型(思考)與F型(情感)相對應(yīng)，T人也往往被認(rèn)為是說話直、共情差的代表，而通過AI轉(zhuǎn)換，能夠把T人原先冷冰冰的話語，轉(zhuǎn)化成更適配F人的有情感的話語。

　　還有針對J人(判斷型)的旅行計(jì)劃表、收藏型APP，例如有胃之書的美食收藏型，就滿足了J型人格的偏好。

　　而I(內(nèi)向型)人的社恐型AI社交產(chǎn)品，則是要么讓AI加入群聊、當(dāng)捧哏，要么直接砍去聊天功能。

　　MBTI的火，算是讓AI狠狠蹭上了。

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　　跟著MBTI做應(yīng)用，靠譜嗎？

　　不過，MBTI這個(gè)理論本身就飽受質(zhì)疑。學(xué)術(shù)界普遍認(rèn)為，這種將人格簡單劃分為 16 種類型的方法過于教條，將個(gè)性固化，甚至帶有某種"巴納姆效應(yīng)"(即通用性描述容易讓人產(chǎn)生認(rèn)同感的現(xiàn)象)，屬于游走在科學(xué)與玄學(xué)之間的灰色地帶。

　　相信MBTI的AI應(yīng)用們，也因此頗有幾分賽博玄學(xué)的味道。

　　不過，仔細(xì)看這些AI應(yīng)用會發(fā)現(xiàn)，MBTI的功能更像是為了給新技術(shù)找到了一個(gè)明確的場景、一個(gè)有趣的營銷抓手。畢竟，在大語言模型剛剛興起之時(shí)，應(yīng)用層最缺乏的恰恰是具有病毒式傳播能力的場景。MBTI作為一個(gè)廣受歡迎的通用標(biāo)簽，在用戶獲取成本居高企的當(dāng)下，成為了一個(gè)低成本卻高效的營銷切入點(diǎn)。

　　在營銷的需求基礎(chǔ)之上，這些AI應(yīng)用對MBTI的熱衷，也代表著開發(fā)者對用戶理解的高度重視。

　　當(dāng)下，AI應(yīng)用落地面臨的是如何組合新技術(shù)、新產(chǎn)品、新的需求滿足方式......未知太多。最終，用戶能否接受、用戶到底需要什么，都還沒有足夠的共識，因此用戶理解極為重要。

　　學(xué)過心理專業(yè)的王禹效提到，對于心光而言，MBTI其實(shí)是一個(gè)后驗(yàn)的指標(biāo)，在研發(fā)設(shè)計(jì)的過程中并沒有采用到，反而會更多受到其他系統(tǒng)的心理學(xué)知識的影響。但在用戶規(guī)模形成之后，出于個(gè)人的好奇，他和團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了MBTI調(diào)研，才發(fā)現(xiàn)了受眾中INFJ的濃度如此之高。

　　“盡管我們并不是以MBTI為指導(dǎo)、為某一類人而設(shè)計(jì)的產(chǎn)品，但在得知用戶類型之后，確實(shí)提供了一個(gè)新的視角，更深入地理解我們的用戶、注意如何讓大家用更順手。舉個(gè)例子，我們大概率就不會做社交功能。”

　　更有趣的是，這個(gè)產(chǎn)品的場景初衷是另一位聯(lián)合創(chuàng)始人Oran為自己設(shè)計(jì)的，而她恰恰也是一名INFJ。

　　如今，在社交平臺上，有大量的開發(fā)者都在基于自身需求設(shè)計(jì)產(chǎn)品。完成商業(yè)化閉環(huán)的產(chǎn)品，例如心光、胃之書也恰恰是極具個(gè)人特色的產(chǎn)品，并由此找到了個(gè)性化的同類型受眾。

　　或許，一款大眾通用的超級AI產(chǎn)品還沒有出現(xiàn)，但這些“具有性格”的AI應(yīng)用給我們的啟示是：先深入理解目標(biāo)用戶、挖掘個(gè)性化需求，培育相似的忠實(shí)用戶群體，再謀求人群擴(kuò)張。

　　比起糾結(jié)MBTI本身的科學(xué)性，不如著眼于它背后折射出的用戶洞察，這才是讓產(chǎn)品走得長遠(yuǎn)的關(guān)鍵。