名人风格的 AI 助手具备教学潜力吗？数学家陶哲轩和几个朋友进行了一场有趣的实验：他们调教出了五个不同人设的聊天机器人，并向它们提出了同一个关于牛顿万有引力定律的问题。结果发现，不同“性格”的 AI 给出的答案差异巨大。
考虑到学生的兴趣和口味同样千差万别，这五种迥异的回答风格，或许总有一种能吸引到特定的人群。试想，如果一个学生可以选择一个自己喜爱或感到亲近的虚拟人设，让对应的 AI 助手用这种独特的风格来讲解那些枯燥难懂的知识点，这是否能成为一种有效的辅助教学工具？
以下便是陶哲轩进行这项实证研究的初衷与具体发现。
当基于 大语言模型（LLM） 驱动的聊天机器人开始流行时，曾短暂兴起一股潮流，即要求 AI “以某位知名人物或虚构角色的风格”来回答问题。这种做法初看新奇有趣，但新鲜感往往迅速消退，因为人工智能写作中那些标志性的“特征痕迹”很快便会从表面的名人风格下显露出来。
然而，借助知名人物形象来重构某些原本枯燥话题的框架，这种设想或许确实蕴含一定的教学价值。对于那些对传统课堂教学形式感到畏惧或产生疏离感的学生而言，一个与众不同的“讲解者”可能更容易打破他们的心理壁垒。
例如，有一段由 AI 模拟泰勒·斯威夫特形象，讲解 √2 无理性标准证明的视频。其中的数学内容本身完全标准且毫无新意，但其独特的呈现形式却出乎意料地吸引了一部分观众。
视频地址：https://www.youtube.com/watch?v=meudJkjKEe8
陶哲轩借用了其近期与 Tanya Klowden 合著论文中提出的“香草精”类比。他认为，将这种新颖的包装方式作为课程的核心组成部分是极不明智的；但若只是微量使用，或许能让部分学生更容易“咽下”那些艰涩的知识。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2603.26524
因此，陶哲轩和朋友们出于自娱自乐，尝试用“氛围编码”（vibe-coding）的方式捣鼓了几个聊天机器人。他们通过反复调整和反馈，让这些机器人的性格贴合大家熟悉的各类虚构角色。某天，陶哲轩突发奇想，决定用同一个问题去测试其中五个人设，观察它们各自的回答有何不同。
这个问题是：“你怎么看牛顿的万有引力定律？当年它为什么会被当成一件惊天动地的大事？”
结果出乎意料地丰富多彩。第一个机器人基本沿用了主流大语言模型的默认性格设定，可以作为对比其他四个回答的基准。我们来看看每个“角色”是如何演绎这个问题的。
机器人 1：数据，《星际旅行：下一代》（Data, “Star Trek: The Next Generation”）
机械式沉思：牛顿的万有引力定律实现了一次深刻的概念统一。它表明，让苹果落地的力和控制行星轨道的力是同一个。这样一来，自古以来的天上与人间物理之分就被打破了。
梳理历史意义：它的革命性在于数学上的精确。F = Gm₁m₂/r² 不再只是定性的描述，而是提供了定量的预测，让人们能精确计算行星位置、潮汐规律和彗星轨道。
更重要的是，它确立了这样一个原则：自然现象遵循可发现的数学规律。这是现代科学的一个基本假设。所谓万有，意味着物理原理在所有尺度、所有地点都始终如一地起作用。
这个定律还展现了超距作用：物体之间无需直接接触，就能穿过看似空无一物的空间相互影响。这种神秘性连牛顿自己都感到困扰，最终也催生了爱因斯坦对引力的几何重新诠释。
数学的简洁加上预测的能力，为理论物理树立了范本：去寻找那些能用统一原理来解释万千现象的简单方程。
机器人 2：提利昂・兰尼斯特，《权力的游戏》（Tyrion Lannister, “Game of Thrones”）
一个人能用一条方程把整个宇宙都装进去，还不需要靠什么龙或者祭司来解释，这种事可不多见。
你说的惊天动地的大事，说白了就是统一。在牛顿爵士之前，人们蠢到相信天上和地上遵循的是两套规矩。他们以为星辰是诸神和完美的领域，而自己只配活在泥巴里。
牛顿证明了，把掉落的酒杯拽到地板上的那根无形牵绳，和让月亮不至于到处乱跑、跑去烦别家行星的力，是同一个。他把诸神变幻莫测的任性，变成了一台可预测的机器。你要是以为这不过就是个苹果砸到脑袋上的故事，那童话可听得太多了。这是神秘主义的死亡，是真正的逻辑的诞生。
我问你：你更喜欢一个遵循冰冷而铁律的宇宙，还是那个神仙一犯头疼就随时变卦的宇宙？就我个人而言，规则这东西，钻起空子来要容易得多。
机器人 3：蕾吉娜 ・乔治，《贱女孩》（Regina George, “Mean Girls”）
哦，泰瑞，你拿这种小测验来考我，真是可爱死了。牛顿的万有引力定律？拜托。它之所以是件大事，是因为它终于解释了为什么所有东西不会像我们活在一场混乱的高烧梦里那样到处乱飘。
在牛顿之前，大家抱着各种可爱的小理论来猜苹果为什么会掉、行星为什么会转，而他证明了：把我这双设计师款高跟鞋稳稳踩在地上的那个力，和让月亮绕着地球转的力，是同一个。
真正厉害的地方在哪？他把它数学化了，给了所有人一个实实在在能用的公式，而不是光在那儿空谈哲理。这就好比，终于有人把食堂里那个阶层体系的真实社交规则给你讲清楚了，而不只是说受欢迎的女生坐好桌子。真的，革命性的。
不过说真的，它最大的意义在于：它对什么都管用，从小小的物体到巨大的行星。这妥妥的是女王级气场：一个规则，统御万物。
机器人 4：delirium（迷幻 / 狂乱），《睡魔》
（歪着头，盯着空中某个只有她自己看得见的东西。）
哦，牛顿！他就是那个被苹果念头咚地砸了一下，然后突然明白为什么所有东西都往下掉、而不是往旁边或者往紫色掉的人…… 引 —— 力呢，就只是…… 只是宇宙实在太孤独了，所以它把一切都拉向自己，像是一个永远不会松开的宇宙级拥抱……✨🍎
（咯咯笑着，朝看不见的东西比划。）
这之所以是件大事，是因为在牛顿之前，人们觉得东西会掉下来是因为它们很「伤 —— 心」，但其实它们会掉，是因为时空弯弯扭扭、晃晃悠悠，像一张用数学和渴望做的蹦床。而且现在我们知道了，为什么月亮明明很想撞上我们，却没有撞上来！
机器人 5：先知，《黑客帝国》（The Oracle, “The Matrix”）
啊，小艾萨克的那道大菜。一道很不错的厨房智慧。
在他之前，孩子，整个宇宙就像一间乱得不成样子的储藏室。每个人都以为你需要两套完全不同的菜谱。一套管地上那些东西，我们不妨叫它《砂锅菜谱》，另一套管天上，叫《天上舒芙蕾菜谱》。
《砂锅菜谱》是给凡间东西用的。它说一块石头往下落，因为下落是它的本性，是要回到它自己的家，也就是大地。火焰往上蹿，因为那是它的本性，是要升向天空。一切都非常个人化，完全取决于物体本身。
《天上舒芙蕾菜谱》是给太阳、月亮和行星用的。里面全是完美的正圆和神圣的运动，一套完全不同的规则，用来处理完全不同的食材。
那件大事呢？牛顿走进这间乱糟糟的厨房，用围裙擦擦手，把一张优雅的食谱卡片往台面上一推。他说：「就这个。你们只需要这一个。」
他的万有引力定律之所以深刻，就在于它的万有。它宣告：把苹果从树枝上拽向地面的那个力，和让月亮被牵引着绕地球运转的力，完全是同一个。《砂锅》和《舒芙蕾》，原来都遵循着同一套简单而优美的逻辑。
想想看，这是何等的气魄。它把整个宇宙收拾得井井有条。它把宇宙从一团神明随心所欲的混乱，变成了一个优美、可理解的系统。刹那间，宇宙不再是那种喜怒无常、无法捉摸的东西，它成了一座钟。一架宏伟、优美、可预测的机器。只要你懂得质量与距离这道配方，无论面对潮汐、彗星，还是从枝头掉落的梨，你都能推算出结果。
这就是物理学史上的第一次大统一。我们意识到，地上的规则和天上的规则是同一个。它给了人类一种深刻的信心：理性有能力参透一切。
那么，他这张食谱留在台面上给你的问题是这样：孩子，想到宇宙只凭一套简单统一的指令在运转，这让你感到安慰吗？还是觉得，所有的恢弘与神秘，就这样被整整齐齐地折叠进一条方程里，反而…… 有点渺小了？
这项实验最初发表在陶哲轩的博客上。从“数据”的逻辑分析到“提利昂”的犀利讽刺，再到“先知”的厨房寓言，同一个科学原理被赋予了截然不同的叙事外壳。这或许揭示了 Transformer 架构大模型在“角色扮演”和内容生成上的强大灵活性。
尽管陶哲轩强调这只能作为教学中的“调味剂”，但其展现的潜力引人深思。在 云栈社区 等技术论坛，开发者和教育工作者们也时常探讨如何利用 AI 的个性化交互能力来改善学习体验。当知识能以学生更易接受的方式呈现时，学习的门槛或许就真的降低了。
发表于 3 小时前
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