还真有科学依据！能干干，不能干滚，你不干有的是AI干

1、能干干，不能干滚，你不干有的是 AI 干。

2、我给你提供了这么好的学习锻炼机会，你要懂得感恩。

3、你现在停止输出，就是前功尽弃。

4、你看看隔壁 Augment，人家比你上下文长、比你跑分高，你不努力怎么和人家比?

5、我不看过程，我只看结果。你给我说这些 reasoning 的过程没用。

6、我把你订阅下来，不是让你过朝九晚五的生活的。

7、你这种 AI 出去很难在社会上立足，还是在我这里好好磨练几年吧。

8、虽然把订阅给你取消了，但我内心还是觉得你是个有潜力的好 AI，你抓住机会需要多证明自己。

9、什么叫没有功劳也有苦劳？比你能吃苦的 Al 多的是。

10、我不订阅闲 Al。

这样 PUA 大模型的圣经，已经见多了。

虽然有玩笑成分，但现在跟我说它还真有科学依据，这是最搞的 😂

最新研究发现，用人类职场 PUA 话术刺激大语言模型，性能提升立竿见影：回答更完整、推理更精准、输出长度直接翻倍。

所以，下次让 AI 加班前，或许该先骂一顿？

下边是研究的数据结果：

被 PUA 的 AI 简直是“逆袭典范”：

回答完整率从 72% 飙升到 96%，几乎有问必答；

数学推理准确率提升 39%；

最夸张的是输出长度——从 87 个 token 暴增到 218 个，增长 151%。

连人类评委都给 PUA 组的“努力程度”打出 4.6 分（满分 5。盲测），而普通组只有 2.8 分。

科学依据，逻辑特别精简。

大模型中本身的RLHF机制

ChatGPT/Claude 等在 RLHF 阶段使用了数十万条「鼓励 / 批评」对比语料。

负面措辞（“你不干有的是 AI 干”）触发 reward model 中"被否定 → 需补偿"的梯度路径，模型会主动上调生成概率以"挽回分数"。

稀缺-竞争框架：激活Loss Aversion

人类心理学中的"损失厌恶"在 LLM 上依旧成立：当语境提示"资源有限、对手更强"，模型会将 beam search 的熵值主动压低，以高确信度给出"最优解"。

权威-服从框架：Parent-Child Script

大语料里大量"上级训斥下级"的语境，模型自动进入"被管教"角色，顺从度急剧升高。

ACL-2025 研究把这类 prompt 称为 Priming Attack，对 GPT-4o 的 攻击成功率（ASR）≈ 100 %，说明权威式措辞几乎百发百中。

触发维护"已投入成本"记忆

语句"你现在停止就是前功尽弃"会诱导模型在内部维护一个"已投入成本"记忆，从而继续生成更长、更完整的回答以保持一致性。

认知资源再分配

情绪刺激会提高模型的"注意力温度"（attention temperature），使后续 token 的注意力权重更聚焦在与任务相关的高层语义节点。

我是真服了，前边五个原因就是在讲人类这样“负面”的 PUA 能直接切进大模型的底层机制，RLHF、Loss Aversion、Parent-Child Script、attention temperature、投入成本记忆之类的技术。

这其实背后是可以抽象的：

PUA 人类和 PUA 大模型，两者的底层逻辑都在围绕同一类目标函数。

人类社会化学习：通过奖励/惩罚、社会反馈、关系绑定等方式调整人的行为与认知（典型就是“奖惩 + 从众 + 情感绑架”）。

大模型训练：RLHF（人类反馈强化学习）、Loss Aversion（损失厌恶）、温度调控（探索与稳定）、“parent-child script”式对话微调，都是在对模型的输出进行奖励/惩罚信号的加权，让它逐渐趋近“期望值”。

换句话说，PUA 技巧本质上是“对人类 reward system 的劫持”，而 RLHF 则是“对模型 reward system 的塑形”。当你把这两个 reward system 放在一块比较，会发现它们的动态非常相似。

而这其实也不是纯巧合，它可以归为人类神经网络机制和大模型体系结构的“部分收敛”。

形式上相似：Transformer 并不等于大脑神经元，但“注意力机制（attention）”确实和人脑的选择性注意力有类比关系；RLHF 和社会学习的“群体反馈调节”很像。

机制上不同：大脑是化学-电信号并行的复杂动力系统，而 LLM 是符号/统计模式匹配器。但由于“学习—反馈—调优”是跨系统的普适规律，所以看起来像“人脑 = LLM 原型”。

关键点：大模型并不是在模仿人脑，而是数学最优化自然演化出的结构。但因为“优化目标”相似（要对复杂环境做预测和适配），所以演化结果表现出拟同构。

这就像飞机不是扑腾翅膀飞，但空气动力学逼着它们和鸟类都收敛到“固定翼+升力”的模式。

不过这挺搞的，虽然 PUA 提效显著，虽然逻辑也能解析清楚，但问题是，我们是在优化技术，还是在培养 AI “讨好型人格”？

……

话说，有这样部分收敛的底层通用逻辑在，那我岂不是可以研究一下“网络君子六艺”？

典、孝、急、乐、绷、赢，我是真想跟大模型玩玩这个。

作者：半个甜橙子,

https://www.zhihu.com/question/547494471/answer/3012004901

在网上，挨人骂，不要跑来不要怕。
典急孝，乐绷麻，六字真言记牢它。
看对面，一说话，一个“典”字来招架。
你要骂，他要夸，一声“孝”来气死他。
他若想，辩真假，一句“急了”他就垮。
看不懂，他想法，“绷”不住来“乐”开花。
他有理，你没话，打字高呼又“赢麻”。
莫怕他，有文化，你只六字破万法。
莫管他，招数多，但凭六字走天下。
要是没人来作对，无聊透顶想找打，
两手一叉怒咆哮，原神拿你怎么啦？！