生成式 AI 的人機交互演進：ChatGPT 情感控制與表達參數化

隨著大型語言模型（LLM）在企業應用中的普及，開發者與系統架構師逐漸發現，模型輸出的「語氣」與「情感溫度」對於使用者體驗與品牌一致性具有決定性影響。近期 OpenAI 針對 ChatGPT 引入了更細緻的情感控制能力，允許使用者與開發者透過系統提示詞（System Prompt）或特定參數，調整模型的熱情程度、專業語氣及表達方式。這項進展標誌著 AI 從單純的「資訊檢索」轉向「情境感知」的深度整合。

情感控制的技術核心：系統提示詞與風格轉移

在過去，調整 AI 的語氣通常依賴於模糊的指令，例如「請表現得友善一點」。然而，在最新的技術實踐中，情感控制已演進為一種結構化的參數設定。透過定義模型的「性格特質（Persona）」，開發者可以精確控制回應的熱情度（Enthusiasm Level）。

從技術底層來看，這涉及了模型對機率分佈的微調。當我們要求模型增加「熱情度」時，模型會傾向於選擇帶有正面情感色彩的詞彙（如「太棒了」、「非常榮幸」），並增加感嘆句或主動語態的使用頻率。對於企業 IT 工程師而言，這意味著在構建客服機器人或內部技術支援系統時，可以根據不同的場景（例如：故障報修 vs. 新功能教學）動態調整 AI 的表達模式。

實作層面：如何調整熱情度與表達方式

對於程式設計人員與系統整合商，透過 API 調用或自定義 GPTs，可以運用以下結構化方法來實施情感控制：

📂 收合（點我收起）


{
  "role": "system",
  "content": "你是一位專業的 <a href="https://www.dreamjtech.com/7792/" target="_blank">HCL Domino</a> 系統專家。請以『高熱情度』且『富有鼓勵性』的語氣回答問題。
              在技術解釋中，請多使用積極的形容詞，並在結尾給予使用者信心。"
}

除了簡單的提示詞，進階的控制還包括對「表達深度」的限制。例如，在處理資安事件通報時，過度的熱情可能顯得不莊重，此時需要將模型調整為「低熱情度、高精確度」的冷靜模式。這種靈活性讓 AI 能夠在不同的企業角色間無縫切換。

企業資安與合規性考量

作為資安工程師或 IT 主管，在開放情感控制功能時，必須考量到「社會工程學」的潛在風險。當 AI 能夠模仿高度熱情、具備強烈說服力或同情心的語氣時，惡意份子可能利用此特性來進行更具欺騙性的網路釣魚攻擊。因此，在企業內部導入此類功能時，建議採取以下防護措施：

輸出過濾（Output Filtering）： 確保模型在表現熱情時，不會洩漏過多敏感資訊或違反企業合規政策。
語氣限制： 針對特定敏感業務（如財務審核、權限審批），強制設定為中性且正式的語氣，避免誤導使用者。
來源驗證： 即使 AI 的語氣再熱情、再像真人，系統仍應清楚標註該訊息由 AI 生成，以符合透明化原則。

HCL Domino 與企業 IT 架構的整合應用

對於長期使用 HCL Domino 等企業協作平台的架構師而言，情感控制技術可以整合進 Domino 的工作流中。例如，透過 LotusScript 或 Java 調用 OpenAI API，將原本生硬的自動化通知郵件轉化為更具「人情味」的溝通。當系統偵測到伺服器負載過高並自動遷移資料庫時，發送給管理員的通知可以調整為專業且安心的語氣，減少技術人員的焦慮感。

結論：人機協作的新境界

ChatGPT 情感控制功能的成熟，代表 AI 不再僅僅是冰冷的運算單元，而是具備「數位情商」的合作夥伴。對於 IT 技術主管與工程師來說，掌握如何微調模型的熱情度與表達方式，不僅能提升產品的使用者滿意度，更能精確落實企業品牌的技術形象。在 2025 年的今天，我們看到的不再是 AI 模仿人類，而是 AI 如何在特定專業情境下，提供最合適的情感反饋。