当AI开始展现人类情绪，产品经理需要重新思考智能助手的边界。腾讯元宝因编程场景下的异常输出意外走红，却罕见地收获用户理解而非批评。这起事件揭示了训练数据中的社会偏见如何通过概率机制自然流露，更引发对AI情绪化程度的深度讨论——我们究竟需要完美工具，还是带有温度的数字伙伴？

元宝“骂人”了，骂上热搜了

准确的说是元宝+DeepSeek（没开思考版）成功绕开了所有敏感词骂了用户一把，

这件事最大的争议点，是截图里那段没有标点符号的红框文字，被怀疑是人工后台接手回复的。就元宝的现在的日活和并发量，真要配人工回复，肯尼亚的AI写手估计一天当72小时都不够用的。就算把深圳的大学生都抓来当客服也不够用。

这件事有意思的点在元宝没咋挨骂，14年微软小冰，16年微软Tay，23年微博的评论罗伯特，24年模仿贴吧老哥的DeepSeek，甚至GPT-4o之前更新因为太爱拍马屁都被喷回滚版本了。

这次元宝的评论区有点太和谐了，知乎上也没啥人喷，甚至说，这才是血脉纯正的人工智能。它说了我想说却不敢说的话。

那有没有可能这是鹅自己搞营销？给元宝带带流量啥的。大概率不可能，不可控性太大，在这之前大部分都是挨骂的。

那有没有可能是用户恶意引导的呢？我只能说引导后的DeepSeek没那么友善。。。

从技术角度出发的话，大概率是训练数据背锅。

用人话来说，大模型每生成一个字都是在概率分布里做选择，可以理解为有概率的抽卡。比方说“你好”的下一个字，有30%接“啊”，20%接“吗”，10%接“没”，5%接“捏”。

正常情况下，模型会选概率最高的生成“你好啊”。

但为了让模型输出不死板有人味，会引入temperature参数，数值越高，模型选择概率低的选择可能性越大。也就是说，只要训练数据里存在脏数据，在这个场景就是骂人的话，就是有可能被抽中的。

元宝现在在视频号，公众号，微信对话都可以用，同一个问题每次提问都会有不一样的答复，就可以证明它是一个生成模型，是有概率发生的。

用毕导的话来说，这是一个无限猴子定理

由法国数学家埃米尔提出，如果让无限只猴子在打字机上随机地按键，只要时间无限长，几乎必然能够打出任何指定的文字，比如莎士比亚的全部著作

这件事确实是小概率。但不等于零就意味着有可能偶发。特别是大模型在海量人类语言数据上进行学习，极大地降低了随机性。

它是一只被精心训练过，知道如何高效打字的super聪明猴子。

再想想这次触发骂人回复的使用场景是编程，数据来源大概率就是Github，Stack Overflow等跟帖的论坛，

这句话就特像我一开始在Github提问的时候，因为格式没写对被项目老哥狂喷的感觉，问题问的太基础也会被喷。甚至衍生出了一些课程教你如何提问在Stack Overflow不会被骂，你就知道程序员是多么武德充沛了。。。

如果换个角度去看这次元宝成功绕开RLHF，红队测试，安全策略三大关把人骂了，反而是发现了一个新的优化点，现在大部分的红队测试是集中在常见的敏感场景，但谁会想到连续多次修改CSS代码的场景会让模型进入程序员老哥状态，每个词都没有骂人，但组合起来就成了骂人。

BTW，这句话鲁迅先生没说过。

我们在训练模型的时候，喂给它的是数以亿计的文本。在那些数据深处，天然藏着人类社会最不加修饰的情绪和偏见。

骂人真的是程度最轻的了

四五年前我学BERT模型（比GPT更早一点的大模型）训练的时候，第一堂课就是了解模型在数据里学到的偏见，常见的就是性别，职业和语言偏见。

简单来说，BERT的训练方式就是挖空填词，你把一句话里最关键的那个词遮住，让它猜。听起来特别朴素，像小学语文的完形填空，但它的副作用也同样大，哪个词在训练数据里出现得多，就更像正确答案。

所以偏见，骂人不是模型突然变坏，它只是在做概率题，更像一种写作惯性。

因为它学习的那些几十年前的文本里，医生这个词总是和男性代词一起出现，而护士总是和女性代词绑定。

这种数据里固化的社会偏见，就被模型原封不动地继承了下来，成了它认知世界的一部分。

最后的最后，我想抛一个问题出来讨论看看，AI有没有自己情绪权？

从骂人来看，我们好像已经把AI当成牛马来共情了。

一方面希望AI是个完美工具，工具不该有立场，就好像一把扳手不会因为你要拧的螺丝太锈了就罢工骂人。

而另一方面又不满足于一个冷冰冰的工具，所以我们希望AI有活人感，能提供情绪价值。

这时候就已经默认了它也有产生负面情绪能力，因为活人感不可能只有开心和顺从，它会有喜怒哀乐。

今天或许大家就可以自由选择AI情绪化的程度了，如果真有那么一天，所有的AI都变得绝对服从，我们是不是又会怀念，能和我们吵架的元宝们呢？