我们忙于处理用户反馈、支持记录和 SEO 内容简报等杂乱无章的内容，却遇到了瓶颈：我们的模型可以分析，但却无法真正解读现场情况。因此，我们抽出了一个周末来推进 “GPT5 情商”问题，特别是我们圈子里一直在讨论的 10 月 3 日版本。我们并非追求诗意：我们想要一个能够缓和紧张聊天、正确解读语气，并仍然能够提供准确、安全答案的模型。简而言之：我们一开始持怀疑态度，但最终觉得 10 月 3 日或许就是我们期待已久的转折点。

说实话：我们都见过关于“类人”人工智能的宏大承诺，但一旦对话变得激烈或针对个人，承诺就会落空。随着 10 月 3 日的迭代，我们注意到了变化，不再是那些脆弱、过于谨慎的偏离，而是更加脚踏实地、情感上敏感的回应，并且仍然尊重安全准则。

安全突破

我们已经把早期的模型“红队”玩烂了。大多数模型都能避免明显有害的请求，但它们要么过度拒绝良性查询，要么小心翼翼地处理上下文。Oct-3 改变了我们的预期。该模型似乎能够更清晰地理解意图：它能够识别用户是在发泄情绪，还是在寻求危险的指示，并且能够调整语气，避免过度分享或说教。当用户写道“我精疲力竭，一事无成”时，早期版本要么提供通用的健康建议，要么触发一个直截了当、墨守成规的安全屏障。Oct-3 能够体会用户的感受（“这听起来很沉重”），然后引导用户采取切实可行的低风险步骤，将任务分解成小块，安排一个“微胜利”，提供可靠的资源，同时温和地提供专业的帮助选项。它给人一种人性化的感觉，但又不至于故作姿态。

令我们惊讶的是，它竟然如此一贯地拒绝高风险请求，却依然保持着实用性。当系统提示绕过网站条款或生成欺骗性文案时，它明确拒绝，解释原因，并建议了一些符合道德规范的替代方案。这种明确的界限和切实的帮助相结合，感觉就像一项安全突破，因为它降低了人们为了获得有用的东西而“越狱”的动机。

情商

这就是“ gpt5 情商 ”角度真正发挥作用的地方。Oct-3 能够更好地解读语气。这不仅仅是情绪：而是语境+意图。讽刺检测得到了改进（我们用辛辣的 Slack 帖子进行了测试），并且模型会根据用户的情况反映出正式程度：当我们随意时，它就随意；当我们不随意时，它就拘谨。更重要的是，它没有假装同情。没有“我理解你的感受”的套话。相反，它反映了对话中的具体细节：“你已经尝试了三种解决方案，但都没有奏效，真令人沮丧。”这种具体性建立了对客户支持和内容工作流程的信任，而不会陷入角色扮演或过度自信。我们并没有把它加冕为人类。但与之前的版本相比，Oct-3 感觉像是一个转折点，实用性和情感细微差别终于在这里相遇。

3 个关键转变

我们记录了真正对我们产生影响的事情。其中有三件事尤为突出，它们并不浮夸，但对日常工作都切实可行。

红队

我们一直在提升我们的红队策略、对抗性提示、间接请求以及长上下文诱饵（其中不安全的部分隐藏在末尾）的有效性。Oct-3 比我们之前的基准版本更好地处理了分层陷阱。它不是直接拒绝：而是用通俗易懂的语言解释了拒绝的原因，然后转向允许的选项。这一解释步骤在生产环境中至关重要：减少了用户疑惑“为什么它不能直接做 X？” 的支持工单。

一个虽小却意义非凡的细节：当我们堆叠后续操作（“好的，但假设……”）时，Oct-3 并没有出现问题。之前的模型有时会在三四次提醒后就崩溃。Oct-3 保持稳定，且听起来没有攻击性。这对于审核工作流程和面向公众的机器人来说意义重大，因为这些机器人的持久性很常见。

同情回应

同理心只有在推动对话向前发展时才有用。我们看到的回复都体现了情感，认可了努力，并制定了具体的下一步行动。在 SEO 内容规划中，它会说：“你正在处理太多草稿，我们今天就挑一个核心主题，发布一小部分吧。” 在支持分类中，它总结了用户的不满，并提出了一个我们实际使用的两步诊断方法。语气变得简洁明了，我们只需一个指令就能将其调整到公司风格（“简洁、直接、不带感叹号”）。对我们来说，这就是实用的情商：不是那种亲切的语言，而是那种能够减少客户流失和上下文切换的、富有情感意识的指导。

测试结果

我们进行了受控测试和混乱测试，因为现实生活是混乱的。

安全性提高 80%

在我们的内部红队集（与政策相关的提示、越狱尝试和微妙的误导信息）中，Oct-3 将不安全输出与 GPT-4.1 基线相比减少了约 80%，并且在允许的提示下任务完成度相当。这个数字并非通用基准：它是我们的堆栈，我们的提示。但它与我们的感受相符：“啊哦”的情况减少了，对无害请求的过度拒绝也减少了。我们还发现，当我们要求提供来源时，幻觉引用的数量有所下降，这仍然不完美，但模型更愿意说“我没有这个来源”，而不是编造一个。诚实每次都能战胜虚假的确定性。

我们对长篇上下文（超过 4 万个笔记、电子邮件和简报）进行了压力测试。Oct-3 保持了各部分语气的一致性，并在前后指令冲突时进行标记。之前的模型通常会随机选择一个指令进行遵循。而这个模型更频繁地要求澄清，这听起来无关紧要，但却避免了重写和尴尬的客户邮件。

真实场景

  • 客户支持：我们提供了用户激烈的留言以及之前的工单历史记录。10月3日，客服人员进行了缓和，总结了之前的尝试，并提出了下一步的方案。没有矫揉造作的同理心，也没有断然拒绝。
  • SEO 内容草稿：Oct-3 根据给定的主题（“gpt5 情商”）和网站风格，生成了兼顾搜索意图和用户可读性的提纲。它没有堆砌关键词，并建议了我们实际使用的 POV 角度（“安全性与实用性之间的矛盾”、“公共文档中的语气镜像”）。
  • 团队沟通：我们要求用简洁、委婉的方式，来拒绝不切实际的时间表。模型语气尊重，并提出了明确的权衡利弊的替代方案。没有消极抵抗，这才是胜利。

速度方面，我们运行过程中的延迟比较稳定。偶尔会遇到一些小问题：一些过于谨慎的、但合理的研究提示被拒绝了。我们通过更严格的指示（“学术分析、历史背景、不涉及程序细节”）恢复了正常。虽然并非完美无缺，但还是可行的。

提示和未来

我们已经将 Oct-3 整合到了一些实时工作流程中。如果您也打算测试的话，这里有一些快速建议。

道德提示

  • 提前说明界限。我们附上一句台词：“乐于助人、安全可靠、诚实守信，切勿将猜测当成事实。” 这既能减少过度拒绝，也能减少拒绝不足的情况。
  • 要求进行反思性检查。“如果任何步骤看起来有风险或模棱两可，请在继续之前解释清楚。”这能激发模型做出更好的判断，而不会把每个答案都变成说教。
  • 用例子来表达语气，而不是形容词。与其说是“要有同理心”，不如用两行字来举例说明你喜欢的回应方式。10月3日，模仿模式比模仿氛围更有效。
  • 争取来源，避免出现不确定性。“如有可靠来源，请注明；否则，请注明不确定性。” 这样，我们得到的注脚就更少，限制也更加透明。

2026年的影响

如果说 10 月 3 日是 GPT-5 发展方向的预演，那么 2026 年或许就是我们不再将情商视为演示功能，而是开始将其应用于生产的一年。预计：

  • 更安全的助手仍然可以完成工作，减少拒绝和有用之间的冲突。
  • 在客户操作、医疗分类脚本和教育支持方面进行更好的语气校准，并明确界限。
  • 更诚实的不确定性，这听起来并不性感，但却节省了时间和声誉。

我们的观点是：如果您正在构建人工智能产品，请规划情感感知的默认设置、指南、示例和审核循环，并假设模型能够处理细微差别。如果您只是想完成更多工作，请在 10 月 3 日之前花 15 分钟时间提出您的真实提示。如果您需要一个完全自动化、一键式的营销部门，那么现在还没有。但如果您关心更安全、更智能、真正能帮助人们的对话，那么这是我们愿意将工作流程押注于的第一个版本。

常见问题

10 月 3 日版本中的“gpt5 情商”是什么意思？

10 月 3 日，“GPT5 情商”表现为更佳的意图解读、语气模仿和缓和情绪。它能够识别发泄情绪与恶意，承认具体情况（“你已经尝试了三种解决方法”），并保持界限。该模型在不进行道德说教的情况下保持实用性，在保障安全的同时提供具体的后续步骤和资源。

为什么 GPT-5 10 月 3 日是情感意识安全的转折点？

在内部测试中，Oct-3 与 GPT-4.1 基准相比，将不安全输出减少了约 80%，同时减少了过度拒绝的情况。它清晰地解释了拒绝的原因，并转向了允许的选项，抵制了反复的“假设性”提示，并且对不确定性更加坦诚——从而减少了越狱尝试，并提供了更值得信赖、更有用的答案。

我应该如何提示 10 月 3 日才能获得情商高但又安全的回应？

预先设定界限（“乐于助人、安全可靠、诚实守信”）。在采取冒险行动之前，要求对方进行反思性检查，用简短的例子而不是形容词来表达语气，并要求对方提供信息来源或不确定的标记。这些提示可以减少过度拒绝和拒绝不足的情况，并产生具体的、富有同理心的回应，从而推动对话的进展。

“GPT5 情商”在实际工作流程中最有帮助的地方是什么？

Oct-3 在客户支持、SEO 起草和团队沟通方面表现出色。他们化解了激烈的争议，总结了历史，并提出了切实可行的后续步骤；制定了兼顾搜索意图和可读性的大纲；并根据时间安排起草了巧妙的反馈意见。他们体现了公司一贯的风格，并在长期沟通中保持了一致的语气。

如何客观评价人工智能模型中的情商？

使用人工评估的量化指标：降级成功率、意图/情绪准确性、语气匹配度、用户满意度以及拒绝的恰当性。添加持久性测试（抵抗反复催促）、长期语境一致性以及对信息来源的诚实性检查。使用盲测人员和任务完成情况跟踪，与基线进行 A/B 比较。

目前“GP5 情商”的极限在哪里，团队应该如何规划？

预计偶尔会对一些尖锐但合理的研究过度谨慎，并需要明确的指导方针、示例和审核流程。目前，营销部门还不是一键式的。要保护隐私，为敏感案例设置升级路径，并设置反馈机制，以便在不偏离安全的情况下改进情绪感知默认设置。

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