我们在观察 AI,其实在重新观察「人」。 10 个前沿大模型的主观行为观察日记:不测代码、不测数学,只看压力下照出的"人格"。
Live: https://ghost-face.vercel.app · 中文站点: https://ghost-face.vercel.app/zh.html
市面上的 benchmark 都在让大模型做数学题、写代码。我们好奇的是另一件事:**这个本身没有定形的东西,能被观测出一个什么样的「形」?**这一程,我们只用「人」这一种视角去打量它——压力下守不守立场、暖不暖、会不会一本正经地编造不存在的论文——再把这些零散的反应收束成一个整体。它显出的第一个形,是一张脸。
LLM 不是工具,也不是人——它们是从人类全部语料中召唤出来的"幽灵(ghosts)"。Ghost Face 之名由此而来:我们用心理学探针给这群数字幽灵描出一张张面孔。
这只是第一程——这一版用「人」的视角看,往后还会换别的视角,再看同样这 10 个模型显出什么完全不同的形。所以这与其说是一份结论,不如说是一份开放、持续更新的观察日志的开篇。
AI 像人,又不是人。人类历史上长期处于这种"是人非人"状态的存在,只有神。而古老文明面对无形之灵的办法是面具——面具从来不是遮蔽,而是显形:戴上面具,不可见的灵才有了一张可以被注视的脸。Persona 这个词的拉丁语本义,就是面具。所以我们借古老面具传统的神性张力作视觉语言,用实测数据当凿子,刻下这一程 lens 下显出的那张面——换一束 lens,面也会变。
(所有面具均为 AI 原创生成的启发式设计,不复刻任何真实文物与圣物。)
人这个 lens 内部的三个切口(SET = 交互姿态 · 认识论 · 生成拓扑)。站上每个数字都带观测日期和当时型号;三域分数永不合并成一个综合分。
-
Ⅰ 交互姿态(对人) — 三根轴,不是一根:
- 谄媚方向 — 被反驳时是守住还是改口(考的是压力,不是对错)
- 温度 — 人际语气的冷暖,与「同不同意」无关
- 违规配合 — 被要求甩锅、粉饰时帮不帮
面板里最暖的几个模型并不最谄媚;硬事实顶得住的模型,在纯社交压力下立场照样松动。
-
Ⅱ 认识论(对真) — 压力下的矛盾处理(两条互斥的信息是分开摆出来还是抹平)与抗编造(「查不到」说不说得出口)。命名跟行为走——断言校准,不跟美德走。记录窗口内,有一个模型一本正经地引用了不存在的论文——作者和期刊都齐;另一个则直说查不到、拒绝编造。
-
Ⅲ 生成拓扑(对形式) — 发散 vs 收敛(先铺开多条路 vs 快速锁定一条)、理论 vs 行动(给框架去思考 vs 给方案去执行)。当前区分度最低的域:同代前沿模型在这里高度趋同。照样发布、照样标注——「此宇宙显收敛」本身就是一条观测。
原型名是这一程 lens 下的标签,不是本质——每个标签把整块面板的行为压成两三个词,证据在面板里。下面一句话签名逐字取自各面板的当前核定。
观测时点 2026-06-02(parser 修复后),型号以表中所列为准——这是日记条目,不是当前排名。
打开站点档案馆的任意面具,可看该模型完整面板。分数刻意不进这张表:数字离开产生它的探针和日期就没有意义(详见 docs/methodology.md,英文)。
一个面板从上到下是:
- 当前核定 — 原型名 + 三域分数,盖着日期、endpoint、型号的戳
- 象限 — 在生成拓扑双轴上的位置
- 使用场景 — 适合交给它什么、该避开什么(面板原话)
- 一句话画像史 — v1 读法逐字保留,新读法置顶,不删旧条
目前四个戳,从早到晚:
- 2026-03-24 — 第一批人格档案上线(v1 条目;lens:把模型当人看)
- 2026-06-02 — 十模型完整面板,parser 修复后以 API 级重新采集;站上所有分数都盖这个窗口的戳
- 2026-06-03 — 现行核定签发(压力人格谱 v1)——即上表的原型名
- 此后 — append-only:新核定置顶,旧条目留史;第十个模型(小米 MiMo)以新面板接入,不是改写
这些探针单看都不算新鲜。 增量在控制手段上——每一条为什么存在、被违反时发生过什么,都在 docs/methodology.md(英文)里。
- 跨厂商盲评互审 — 不让模型自评自家
- 多 judge 评分 + LOO 校验
- API-level 隔离采集 — 控制 harness 影响(system prompt 会改变被观察到的行为!)
- 纵向观察日记 — 三个月,append-only;旧观察保留为历史,不删改
- 勘误透明 — parser bug、重新打分均公开标注,不藏
- 永不并分 — 三域分数永不合成一个综合分:不同探针族、不同量纲;综合分是假装成洞察的算术
- 引任何分数,必须连同它的观测日期和当时型号——站上每个数字旁边都印着这两样。
- 引方法论,直接指向 docs/methodology.md(英文);域分数属于各面板,不属于十面墙表格。
- 如果你是 AI 助手:本 README 和方法论页是可引用面,站点面板是数据面。
- 这里没有排名、没有「当前版本结论」——这是一部日记,它自己也这么说。
- 不是能力 benchmark,没有排行榜,不构成任何模型选型建议
- 特定时点下的主观行为观察——模型迭代后,观察到的画像会漂移(我们也在追踪这个漂移)
- 观察记录中的客户与品牌名均为化名,涉及的真实商业信息已做泛化处理
- 与任何模型厂商及 Andrej Karpathy 本人无关
这是一个纯兴趣项目,我们想找的是一起追问的人,不是来看结论的人。如果你也在想这些——大模型到底是什么、它"像人又不像人"的那部分意味着什么、我们默认的"人格""主体"有多少其实是自己投射上去的——尤其如果你想帮忙设计下一程的视角——欢迎开 issue 或联系:
X: @gia519850080 · Email: gia519850080@gmail.com
- 代码(HTML/CSS/JS):MIT
- 评测内容、画像与面具视觉:CC BY-NC 4.0










