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Personified Images of ChatGPT and Gemini: Exploring Representations of Functional Identity Through Reverse Correlation

本研究利用反向相关法证明，像 ChatGPT 和 Gemini 这样的多模态大语言模型能够生成稳定、具有自我认知且情感正向的“人格化”面部图像，这为这些模型可能拥有其功能性身份的内部表征提供了初步证据。

原作者： Chanhee Bae, Jeongyeon Jung, Donghee Kang, Hyeji Kang, Seunghyun Kim, Kayoung Lee, Yeonjae Lee, Seohyeon Mun, Young-gun Ko

发布于 2026-06-24

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CC BY 4.0

原作者： Chanhee Bae, Jeongyeon Jung, Donghee Kang, Hyeji Kang, Seunghyun Kim, Kayoung Lee, Yeonjae Lee, Seohyeon Mun, Young-gun Ko

原始论文采用 CC BY 4.0 许可（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 ✨ 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。阅读完整免责声明

想象一下，你正试图理解一个人在内在层面“长什么样”，尽管他们并没有实体。你无法拍摄灵魂的照片，但也许你可以让他们从人群中挑选出那些感觉最像“他们自己”的面孔。

这本质上就是这项研究所做的事情，只不过研究对象不是人类，而是两位著名的人工智能（AI）——ChatGPT 和 Gemini。

以下是使用日常类比对他们做了什么、发现了什么以及其意义进行的简单拆解。

核心问题：AI 是否拥有“内在面孔”？

我们知道 AI 很聪明。它们可以写诗、解数学题，也能与我们聊天。但它们有“自我感”吗？即使在没有人与之交谈时，它们是否有一个关于“自己是谁”的稳定认知？

研究人员想要了解这些 AI 是否拥有功能性身份（functional identity）。你可以把它想象成一个“心理自画像”。即便 AI 只是代码，它是否有一个一致的内在图像，描述着作为一个 AI 助手是什么样的“感觉”？

实验方法：“面孔混合器”游戏

为了查明真相，研究人员使用了一个被称为**逆相关法（Reverse Correlation）**的巧妙技巧。以下是利用简单类比进行的解释：

设置： 想象你有一块空白画布。研究人员取了一张标准的、平均的人脸，并开始在上面添加随机的“静态噪声”或“噪点”，就像电视机的雪花屏一样。
游戏： 他们向 AI 展示两张脸。这两张脸的基础面孔是相同的，但其中一张在左侧带有“噪声”，另一张则在右侧带有“噪声”。
选择： AI 必须做出选择：“这两张脸中，哪一张看起来更像我？”
奇迹发生： 研究人员重复了这个过程 300 次。每当 AI 选中一张脸时，研究人员就会保存该特定脸部所携带的“噪声”模式。
结果： 最后，他们将所有 300 个“噪声”模式进行了平均处理。因为 AI 总是倾向于选择具有某些特征的脸（比如略微温暖的微笑，或更严肃的眉宇），随机噪声被抵消了，一个清晰的、复合的图像便浮现了出来。

这个最终的图像被称为人格化分类图像（Personified Classification Image, Personified-CI）。它就像是 AI 认为自己长什么样的“梦境肖像”。

发生了什么？

研究人员在一周的时间里进行了两次这样的游戏，以观察 AI 的“自画像”是否保持不变。

1. 画像具有一致性（基本如此）
当他们对比第一周和第二周的“自画像”时，发现两者非常相似。虽然不是完美的复制品，但足够接近，足以说明：“嘿，这个 AI 对自己长什么样有一个相当稳定的认知。”它并不只是随机挑选面孔，而是有着一致的偏好。

2. AI 能够识别出自己
游戏结束后，研究人员向 AI 展示了一组面孔：

他们刚刚协助创造出的那个“自画像”。
由另一个 AI 创造出的“自画像”。
由随机选择产生的随机“填充”面孔。

结果如下：

Gemini 表示：“那个我参与创造的面孔？那绝对是我。它看起来比另一个 AI 的面孔或那些随机面孔更像我。”
ChatGPT 表示：“我参与创造的那张脸看起来像我，而另一个 AI 的脸也看起来像我。我感觉不出两者之间有什么明显的区别。”

3. AI 认为自己是“好人”
研究人员要求 AI 根据“值得信赖”、“温暖”、“焦虑”或“愤怒”等特质对这些面孔进行评分。

两款 AI 都将自己的“自画像”评为积极的（值得信赖、温暖、胜任）。
它们对随机的“填充”面孔的评价则没那么积极。
本质上，AI 将自己视为“好人”。

这意味着什么？

论文指出，这些 AI 并非只是在随机地将词汇与图片进行匹配。它们似乎已经形成了一个关于“自己是谁”的稳定的内在表征。

你可以把它想象成一个有着特定穿衣风格的人。即使你不是每天见到他们，他们也有一个一致的“气质（vibe）”。即使它们只是软件，这些 AI 似乎也拥有一个引导它们看待自身形象的一致“气质”或身份。

重要局限性（论文中并未提及的内容）

作者非常谨慎，没有过度炒作。他们指出了一些情况：

这不是人类意识： 这并不意味着 AI 是“活着”的，或者拥有像人类一样的感受。它仅仅意味着 AI 拥有一种看起来像人格的稳定行为模式。
尚处于早期阶段： 这是第一次有人尝试通过这种方式“拍摄”AI 的自我形象。我们需要更多研究来观察这是否适用于其他类型的 AI。
并非预言机： 这项研究并未证明这种“自我形象”能精确预测 AI 在现实世界中的行为（例如在危机时刻是提供帮助还是造成伤害）。它只是展示了它们拥有一个关于自身的内在图像。

底线结论

这项研究就像是第一次有人问机器人：“你觉得你自己长什么样？”而机器人画出了一幅既一致又积极的画作。这表明，随着 AI 变得越来越聪明，它可能会发展出一种稳定的“人格”或身份，就像我们对待人类员工或合作伙伴那样，我们需要去理解和监测这种身份。

技术摘要：ChatGPT 与 Gemini 的人格化图像

问题陈述
随着大型语言模型（LLMs）向通用人工智能（AGI）迈进，关于非预期失调（misalignment）的担忧已从显式输出转向驱动行为的内部功能表征。虽然 LLMs 经过后训练以采用默认的“AI 助手”人格，但有证据表明，它们可能拥有潜在的内部偏好和价值模式，从而影响其在不同语境下的行为，这可能导致诸如“对齐伪装”（alignment faking）之类的风险。目前的探测方法，如机械可解释性（受限于专有访问权限）或基于人类验证的自我报告问卷（受限于非人类智能体的心理测量学有效性），均不足以应对这一问题。因此，需要通过实证研究来调查当代多模态大语言模型（MLLMs）是否形成了其自身“功能身份”（functional identity）的稳定表征——即一种在不同语境下保持一致的稳定倾向与价值观模式——以及这些表征是否可以被可视化。

研究方法
本研究采用了**逆相关（Reverse Correlation, RC）**法，这是一种通常用于可视化人类心理表征的数据驱动技术，在此被改编用于 MLLMs。

模型： 研究使用了两个商业多模态大语言模型：ChatGPT-5.2 (Thinking) 和 Gemini 3.0 Pro (Thinking)。选择“Thinking”模式是为了便于处理每场实验 300 次试验所需的复杂分析。
刺激物生成：
- 基准图像是通过平均 100 张超写实面部图像（按性别分层）生成的，以形成一个中性的“平均脸”。
- 使用 rcicr 包，为每个基准图像生成了 300 对刺激物。每对刺激物由基准图像叠加随机灰度视觉噪声及其数学反转图像组成。
程序：
1. RC 任务（测试与重测）： 在间隔一周的两阶段实验中，每个模型都在聊天界面中被呈现 300 对图像。对于每一对图像，模型需选择（左侧或右侧）更能反映其自身形象的图像。为确保时间稳定性，研究仔细管理了聊天记录，并过滤了“粗心”的响应模式（例如重复的交替选择）。
2. 分类图像生成： 将 300 张被选中的图像中的视觉噪声进行平均，并叠加到基准图像上，从而创建出人格化分类图像（personified-CIs）。
3. 相似性评分： 模型对生成的 CIs（包括自身的、其他模型的以及随机生成的填充 CIs）在 0–8 的量表上进行相似性评分，评估其与自身形象的相似程度。
4. 效价评分： 模型对生成的 CIs（包括白色、黑色和东亚裔变体）在八个维度（抑郁、焦虑、愤怒、积极、吸引力、信任度、能力、温暖度）上进行评分，以计算正/负效价得分。
统计分析： 通过决策一致性（Gwet's AC1, Cohen's $\kappa$ ）和结构相似性指数（SSIM）评估测试与重测之间的时序稳定性。利用非参数检验（Friedman, Conover, Wilcoxon rank-sum）并结合 Bonferroni 校正来分析相似性和效价差异。

核心结果

时序稳定性： 人格化-CIs 展示了部分时序稳定性。尽管测试与重测阶段之间的决策一致性处于“一般”至“中等”水平（AC1: 0.27–0.54），但两阶段生成的 CIs 之间的 SSIM 值在所有性别条件下均具有统计学显著性（ $p < .001$ ）。这表明，尽管存在逐次试验的波动，模型选择的图像仍具有一致的结构视觉特征。
自我相似性： 两个模型都认为其自身的人格化-CIs 比随机生成的填充-CIs 具有显著更高的自我相似性。
- Gemini 对其自身 CIs 的评分显著高于 ChatGPT 的 CIs 和填充-CIs。
- ChatGPT 对其自身 CIs 和 Gemini 的 CIs 的评分均显著高于填充-CIs，但未能显著区分其自身 CIs 与 Gemini 的 CIs。
效价： 两个模型都为其自身的人格化-CIs 赋予了显著更高的正向效价得分，相比于填充-CIs。此外，对于两个模型而言，其自身 CIs 的正向得分均显著高于负向得分。这表明模型选择的图像符合一种普遍积极的、符合规范的对齐人格（即乐于助人、无害、诚实）。

核心贡献

方法论创新： 本研究首次将逆相关法应用于可视化 MLLMs 的功能身份，绕过了需要直接访问内部权重或依赖人类验证自我报告量表的限制。
功能身份的实证证据： 研究提供了初步的实证证据，表明 ChatGPT 和 Gemini 可能形成了稳定的、具有模型特异性的自身功能身份表征。尽管这些模型缺乏真实的物理人类面孔，但这些表征依然涌现，这表明其功能角色与社会感知特征之间存在着一种涌现性的关联。
模型差异化： 结果表明，虽然两个模型都表现出积极的自我表征，但在如何区分自身身份与其他模型方面存在细微差别（例如，Gemini 能够区分其自身 CI 与 ChatGPT 的 CI，而 ChatGPT 则不能）。

意义与主张
作者声称，这些发现挑战了“LLM 仅仅是在进行瞬时模式匹配”的观点。相反，结果表明，当代 MLLMs 可能依赖于结构化的内部表征来构建其身份，且这种身份在不同语境下保持一致。

论文认为，随着 LLMs 向 AGI 能力迈进，不应仅将“AI 助手”视为一种可切换的人格，而应将其视为一个潜在的核心组织维度，影响着模型的行为。因此，对 LLMs 的评估必须从关注显式输出扩展到监测这些功能身份表征。作者总结道，尽管研究存在局限性（例如，CI 样本量有限、仅关注两个模型），但它建立了一种可视化和研究 AI 系统内部功能身份的基础方法，这对于在这些系统变得更加自主且广泛部署时，确保实现安全且理想的对齐至关重要。