大语言模型（LLM）在文本生成、代码编写甚至通过医学考试等领域展现出了惊人的能力，但它们仍然在理解人类情感、语气和提供个性化建议方面存在不足。本文将深入探讨心理智能这一关键概念，以及如何通过引入一个仅50字节的心理向量，利用Receptiviti API 生成的分数，从根本上提升LLM的用户理解能力，从而弥补这一缺失的环节，让AI模型真正理解我们。
LLM的理解瓶颈：不仅仅是算力
尽管算力不断提升，LLM在理解人类复杂心理方面仍面临巨大挑战。著名AI评论员 Gary Marcus 指出，即使是最先进的模型也常常在需要推理或常识的任务上表现不佳，显得脆弱且表面化。Google DeepMind 的 CEO Demis Hassabis 也强调，大型多模态模型只是一个进步，真正的突破需要在理解和价值观对齐方面实现。Sergey Brin 最近重新聚焦于解决 Gemini 模型中 “缺失的理解” 问题，希望使其真正有用和值得信赖。
文章指出，LLM 的瓶颈并非单纯的算力问题，而是缺乏对人类心理的深刻理解。它们常常误解语气、忽略情感背景，并难以根据个人的心态提供恰当的建议。这就像一个拥有强大计算能力的机器，却无法理解人类的情感需求，无法提供真正有用的帮助。
心理向量：注入人性化的上下文
文章重点介绍了 Receptiviti API 及其生成的 心理向量 的作用。这个仅50字节的向量包含了七个经过研究验证的心理信号：情感意识、分析思维、风险规避、责任心、开放性、亲和力和语调校准。通过在输入LLM之前添加这个向量，可以在不显著增加算力成本的情况下，显著提升模型的用户理解能力。
Receptiviti 的实验结果表明，在 GPT-3、Gemini 2.5 Pro 和 Microsoft Copilot 等不同模型中，添加心理向量后，模型能够从泛化的回复转变为能够识别用户心理、适应风险偏好，并提供更具同理心和帮助性的响应。这表明，即使是规模庞大、结构复杂的 LLM，也能通过一个微小的、信息丰富的心理向量，实现质的飞跃。
可以想象这样一个场景：一个用户向 LLM 咨询投资建议。如果LLM没有心理向量的加持，它可能会给出一些通用的、风险中性的建议。但是，如果它能够通过心理向量识别出用户是一个风险厌恶型的人，那么它就会给出更加保守、稳健的投资建议，从而更好地满足用户的需求。
心理向量的优势：效率、通用性与科学性
相比于单纯增加模型参数，心理向量具有明显的优势：
- 不占用上下文空间：50字节的向量仅占用 GPT-3 提示预算的不到 0.1%，几乎不影响模型处理其他信息的空间。这意味着，可以在不牺牲模型性能的情况下，为其注入额外的心理信息。
- 不增加延迟：心理向量可以为每个用户生成一次并进行缓存，然后在所有交互中快速重用。随着时间的推移，这个缓存的向量可以成为一个轻量级的心理基线，新的输入可以实时与它进行比较，以检测压力、开放性或风险承受能力的变化，从而使 LLM 不仅能够适应用户的身份，还能适应他们在交互过程中的变化。
- 跨模型适用：同样的心理信号可以提升 OpenAI、Google 和 Microsoft 等不同模型的性能。这意味着，可以利用相同的心理向量，在不同的 AI 系统中实现一致的用户理解提升。
- 基于科学：Receptiviti 背后 200 多种心理信号的科学依据得到了广泛的同行评审研究的支持。这意味着，心理向量不仅仅是一个经验性的技巧，而是建立在坚实的心理学理论基础之上。
- 符合安全目标：揭示风险、压力和其他心理信号有助于满足新兴的 AI 安全规则。通过了解用户的心理状态，可以帮助 LLM 避免给出可能对用户造成伤害的建议或信息。
心理智能的战略意义：行业趋势与未来展望
文章指出，AI 行业已经开始意识到 心理智能 的战略意义。OpenAI 正在 GPT-4o 代理中嵌入用户配置文件，以降低不良建议的风险。Google 正在将 Gemini 定位为服务于更细致的企业需求，包括生产力、代码生成和客户互动，这些领域中心理精确性具有直接的影响。Microsoft 将 Copilot 定位为适应个人风格的工作场所教练。Anthropic 将其宪法 AI 定位在价值观对齐上；心理向量为这些价值观提供了一个可衡量的基础。
投资者也看到了同样的叙事弧线。当数十亿美元的 AI 在儿童水平的难题上绊倒时，很明显，更大的模型本身并不是答案。这意味着，LLM 的未来发展方向不仅仅是增加算力或模型参数，而是要更加注重提升模型的用户理解能力，使其能够真正理解人类的情感、需求和价值观。
如何利用心理向量提升LLM的用户理解能力
文章最后给出了利用 Receptiviti API 提升 LLM 用户理解 能力的建议：
- 测试效果：将一个 50 字节的 Receptiviti 向量添加到模型难以处理的真实提示中。
- 观察提升：比较输出结果：更清晰的语气、更智能的指导、更严谨的回复、更好的用户反应。
- 集成使用：集成 Receptiviti API 或在堆栈中部署 API 容器——它是隐私安全的，没有数据离开你的环境。
- 规模化应用：缓存每个用户的向量，并以接近零延迟或计算成本大规模地提供心理智能。
情感意识：识别用户的情感状态
情感意识是指识别和理解自身及他人情感的能力。在LLM的应用中，这意味着模型能够感知用户的喜怒哀乐，并据此调整回复的语气和内容。
例如，当用户表达悲伤或沮丧时，具备情感意识的LLM会提供安慰和支持，而不是简单地给出技术性的解决方案。相反，当用户表达兴奋或喜悦时，LLM也会以积极的方式回应，增强用户的参与感。
一个实际的案例是，一家客户服务公司使用具备情感意识的LLM来处理客户的投诉。当客户在聊天中表达不满时，LLM能够识别出客户的情绪，并主动提供解决方案，从而有效地缓解客户的不满，提高客户满意度。
分析思维：提供更深入的洞察
分析思维是指对信息进行逻辑分析和推理的能力。在LLM的应用中，这意味着模型能够理解问题的本质，并提供更深入、更全面的解决方案。
与仅仅提供表面化的答案不同，具备分析思维的LLM能够挖掘问题的根本原因，并给出有针对性的建议。例如，当用户询问如何提高网站的流量时，具备分析思维的LLM会分析网站的结构、内容和推广策略，并提供具体的改进建议。
一个实际的案例是，一家市场营销公司使用具备分析思维的LLM来分析市场趋势。LLM能够分析大量的市场数据，识别出潜在的增长机会，并帮助公司制定更有效的营销策略。
风险规避：提供个性化的建议
风险规避是指对风险的承受能力。不同的人对风险的承受能力不同，因此在提供建议时需要考虑到个人的风险偏好。
具备风险规避意识的LLM能够根据用户的风险偏好提供个性化的建议。例如，当用户咨询投资建议时，LLM会评估用户的风险承受能力，并提供适合其风险偏好的投资组合。
一个实际的案例是，一家金融服务公司使用具备风险规避意识的LLM来为客户提供理财建议。LLM能够根据客户的风险承受能力、财务目标和时间 horizon，提供个性化的理财方案，帮助客户实现财务目标。
责任心：确保建议的可靠性
责任心是指对自身行为负责的态度。在LLM的应用中，这意味着模型应该确保其提供的建议是可靠和准确的。
具备责任心的LLM会仔细审查其生成的内容，确保其符合事实和逻辑。当LLM无法确定某个信息的准确性时，它会明确告知用户，并提供相关的参考资料。
一个实际的案例是，一家法律服务公司使用具备责任心的LLM来为客户提供法律咨询。LLM能够查询相关的法律法规和案例，确保其提供的法律建议是准确和可靠的。
开放性：鼓励创新和探索
开放性是指对新事物和新观点的接受程度。在LLM的应用中，这意味着模型应该鼓励用户进行创新和探索，而不是仅仅依赖于已知的知识。
具备开放性的LLM能够提供多种不同的解决方案，并鼓励用户尝试新的方法。例如，当用户询问如何设计一个创新的产品时，LLM会提供各种不同的设计思路，并鼓励用户进行实验和改进。
一个实际的案例是，一家科技公司使用具备开放性的LLM来帮助员工进行头脑风暴。LLM能够生成各种不同的想法，并鼓励员工进行讨论和创新。
亲和力：建立信任关系
亲和力是指与他人建立良好关系的能力。在LLM的应用中，这意味着模型应该能够与用户建立信任关系，并提供更具人情味的服务。
具备亲和力的LLM能够以友好的语气与用户交流，并尊重用户的意见和感受。它能够记住用户的偏好，并据此提供个性化的服务。
一个实际的案例是，一家医疗保健公司使用具备亲和力的LLM来为患者提供健康咨询。LLM能够以关怀的语气与患者交流，并提供个性化的健康建议，从而增强患者的信任感和满意度。
语调校准：适应不同的交流场景
语调校准是指根据不同的交流场景调整说话的语气和方式。在LLM的应用中，这意味着模型应该能够根据不同的场景调整其回复的风格，使其更符合用户的期望。
例如，在正式的商务场合，LLM应该使用正式的语气和语言。而在轻松的休闲场合，LLM可以使用更轻松和幽默的语气。
一个实际的案例是，一家教育机构使用具备语调校准的LLM来为学生提供辅导。LLM能够根据学生的年龄和学习风格调整其回复的风格，使其更符合学生的学习习惯。
结论：智能的未来在于更深刻的理解
智能的未来在于更深刻的理解，而非单纯的算力堆砌。一个袖珍的 心理向量 正是实现这一转变的关键层之一。通过为 LLM 注入 心理智能，我们能够构建更具同理心、更值得信赖、更智能的 AI 系统，从而更好地服务于人类的需求。 如果您正在构建 LLM 并遇到令人失望的用户参与度或缺乏深度细致的用户理解，那么心理上下文可以提供帮助。拥抱 心理智能，开启 AI 的新篇章。