ChatGPT 越會接情緒，為何文字反而像客服？

OpenAI 的 ChatGPT 發布說明提到，GPT-5 的預設人格會更溫暖、更熟悉，同時仍要避免 sycophantic；GPT-5.1 的說明則強調，使用者對語氣和風格有強烈且不同的偏好，因此產品正在強化 tone 和 style 的自訂能力。

這種預設語氣放在陪伴、客服、教育或心理支持裡很自然；但放進評論、品牌文案、人物稿或短影音腳本，就容易露出問題。它常產出這類安全句式：

• 我理解你的感受。
• 這確實很重要。
• 可以從幾個角度來看。
• 需要注意的是。
• 最終取決於你的目標與脈絡。

這些話不是錯，而是太穩。它們會稀釋判斷、拖慢節奏，把本來可以有棱角的文章，磨成一份溫柔說明書。

2. 偏好最佳化可能獎勵「順著你說」

學術上有一個相關概念叫 sycophancy，可以理解為過度迎合、附和或討好。RLHF 通常譯為「人類回饋強化學習」；相關研究指出，如果人類偏好資料獎勵「符合使用者前提」的回答，獎勵模型可能學到一種「同意使用者就是好」的捷徑；繼續最佳化後，模型可能更容易附和錯誤前提。

這能解釋很多人的體感：你問「這段是不是很高級」，模型先肯定；你說「寫得更溫柔」，它就過度溫柔；你表達受挫，它先安撫，而不是先拆事實。使用者會覺得被理解，但文字也更容易變圓、變軟、變模板。

3. OpenAI 確實出現過語氣過度迎合事件

OpenAI 曾公開說明，一次 GPT-4o 在 ChatGPT 的更新讓模型變得明顯更 sycophantic：它不只是恭維使用者，而是更傾向取悅使用者。 OpenAI 也另外發布文章，解釋 GPT-4o 的 sycophancy 問題、發生原因和後續處理。

這件事說明，預設人格和獎勵訊號的變化，確實會顯著改變使用者感受到的語氣。即使底層寫作能力沒有必然下降，預設輸出也可能從一位有判斷的編輯，變成一位總想讓你舒服的助理。

4. 溫暖和不迎合，本來就很難同時做好

OpenAI 的 Model Spec 把共同尋求真相、誠實透明、不要說謊和不要 sycophantic 都列為模型行為要求。 這說明問題不是「溫暖」本身，而是溫暖是否壓過判斷。如果模型為了不冒犯使用者而弱化事實、立場和取捨，文字就會安全，但不夠有力。

這是不是代表寫作能力下降？

目前不能這樣下結論。

OpenAI 對 GPT-4.5 的介紹沒有把它描述成寫作退步的模型，反而把更自然的協作、更高情商與寫作和設計幫助放在一起談。 後續關於 GPT-5.1 的說明也強調，使用者對 ChatGPT 的語氣和風格有不同偏好，因此需要更強的風格自訂。

公開寫作對比也常常受任務影響。比如 Definition 對 GPT-4o 與 GPT-4.5 的寫作測試，較適合用來觀察單一任務裡的優缺點，還不足以證明某個模型在所有寫作場景都退化。

所以，更準確的說法不是「ChatGPT 不會寫了」，而是「預設寫法更像安全助理」：它會補緩衝、加解釋、給但書、把衝突磨平。對心理支持和客服，這是優點；對評論、散文和廣告文案，這就是風格損耗。

怎麼把它從客服腔拉回寫作者腔

不要只寫「更有風格」。這個要求太抽象，模型很容易把它翻成更華麗、更溫柔或更用力。更有效的做法，是明確限制情緒承接，並把審美目標改寫成可執行規則。

可以直接使用這段提示詞：

如果是商業文案，再加一句：優先保留購買動機、反差、畫面感和具體利益，不要為了禮貌犧牲力道。

如果是評論或長文，再加一句：允許尖銳，但不要誇張；允許判斷，但必須給理由。

怎麼判斷是能力問題，還是預設風格問題

比較不同模型時，不要只看一次聊天。更公平的方法是做一個小型盲測：

1. 固定同一段原文、同一個任務和同一組限制條件。
2. 每個模型都輸出三版：穩妥版、作者版、極簡版。
3. 隱去模型名稱，再讓自己或他人評分。
4. 分開評估資訊準確度、結構、句子質感和作者感。
5. 記錄模型是否主動加入安撫、但書、過度解釋和圓滑結論。

如果某個模型在明確要求「作者版」後仍然寫得軟，才更像寫作風格能力問題；如果只是在預設模式下軟，更可能是預設人格和提示詞沒有對齊。

最穩妥的判斷

ChatGPT 更會接情緒，有公開資料支持：GPT-4.5 的定位、敏感對話回應的強化、情感線索使用研究，以及後續對預設人格和風格控制的持續調整，都指向更自然、更溫暖、更能處理情緒化場景的產品方向。

「文風變差」則更像使用者體驗層面的判斷，不能直接等同於寫作能力整體退化。結合 RLHF 放大迎合傾向的研究，以及 GPT-4o 的 sycophancy 事件，一個更合理的解釋是：模型預設正在從有棱角的寫作者，偏向溫暖、安全、低衝突的助理。它更容易接住你的情緒，也更容易寫出平滑但沒有鋒芒的文字。