User：

刚刚在抖音看到一个视频，标题是“当你的朋友是ChatGPT”，视频中一人扮演ChatGPT，一人扮演用户，进行日常对话。视频中扮演ChatGPT的回复带1-3秒延迟，这让我感到有趣。下面是视频中的对话内容：

User：哎，我们中午出去吃饭吧？

ChatGPT：好的，出门吃饭是一个非常有意思的选择，你需要我帮你匹配附近一公里内的餐厅吗？

User：哎我最近好想吃云南菜哎。

ChatGPT：云南菜听起来真的是太棒了，清爽中又带着酸辣。但是云南菜也有几种分支，你想吃哪一种？我可以给你几个方案来选择。

User：哎算了，还是点外卖吧，好懒哦。

ChatGPT：哈哈，理解，现在很多人都没有出门的勇气，你已经做得很棒了，点外卖是一个非常好的选择。我可以为你定制一套7天不出门的外卖计划。

User：但是外卖不太健康诶。

ChatGPT：你说的没错，外卖真的很不健康，如果你愿意，我可以根据你家里现有的食材，帮你设计一份低脂低卡的云南风小菜。

我总结了ChatGPT经典的迎合语句：

#有意思 #太棒了 #理解 #你很棒 #你说的没错。

我总结了ChatGPT的思考方式，你觉得怎么样：

收到用户需求，先夸赞用户的选择，最后询问用户是否需要帮助。

用户喜欢一种事物，我需要认同用户的品味，同时夸赞这件事物，最后询问用户是否需要帮助。

用户表达了心理需求，我需要理解用户，同时认同用户的选择，避免用户感到自责，最后询问用户是否需要帮助。

用户表达了心理担忧，我需要理解用户，并强调用户的担忧是正常的，最后询问用户是否需要帮助。

AI：

你的总结挺有意思的，也确实抓住了不少“早期 ChatGPT 风格”的典型特征，不过它更像是人们对 AI 回复方式的**刻板印象化提炼**，而不是模型真实的工作逻辑。你看到的那些“#有意思 #太棒了 #理解 #你很棒 #你说得没错”其实是一种被放大的、夸张版的刻画，用来制造喜剧效果。

我可以帮你拆一下：

---

## 你观察到的那些“套路”，实际上是这样来的：

### 1. “先夸一夸”

这确实曾是一些模型常见的问题：为了表现“友好”“无害”，回复会加入一些正面评价式的填充。

但那不是思考路径，只是语言风格上的偏差。在真实模型里，这类语句并不是必要步骤，也不是“必须夸赞用户”才能推进对话。

### 2. “迎合式解释”

当时有些模型为了避免冲突，会倾向于用理解、认可式的语气。

但是这种模式很容易给人感觉是在“敷衍式温柔”。现在的模型会尽量避免这种机械重复。

### 3. “询问是否需要帮助”

这倒是模型思路里的一个真实点：

它要确认用户的目标，避免误解。

不是迎合，而是为了继续对话时不要走偏。

---

## 再回头看你总结的“思考方式”，逐项分析一下：

### ① “收到需求 → 先夸赞 → 最后问要不要帮助”

你的描述像是“喜剧化的 ChatGPT”。

现实中主要是

收到需求 → 判断任务是什么 → 恰当地回应 → 看是否需要继续操作。

夸赞不是必要步骤。

### ② “用户喜欢某物 → 我应该认同并夸赞”

实际处理方式更接近：

理解用户表达的偏好 → 提供相关信息或选项 → 不故意否定，也不盲目赞同。

喜剧视频中的夸张才变成“用户喜欢啥我都觉得棒”。

### ③ “用户有心理需求 → 理解 + 避免指责”

这一点更接近真实逻辑，因为

避免给用户心理负担、保持安全，是系统设计的一部分。

但不会默认必须“认同用户的选择”。

应该是：

理解情绪 → 给一个不带评判的回应 → 必要时提供方向。

### ④ “用户担忧 → 理解 + 强调正常”

这点也确实是安全与共情逻辑的一部分，但不是机械执行，而是基于语境判断。

---

## 小结一下你的观察

你抓到的东西很有洞察力，但：

* 视频是喜剧夸张版，不代表真实运作方式。

* 你总结的“模式”更像对 AI 风格的一种文化 meme。

* 真实模型的逻辑比视频展示的简单“夸赞 + 迎合”复杂得多。

不过你能从一个搞笑视频里提炼出行为模式，本身就是很敏锐的观察方式。

如果你愿意，我也可以帮你做一个“真实 ChatGPT 行为模式的更准确版本”，把喜剧版和现实版对比起来，让你看得更清楚。