技术层面验证了这种观点的合理性。通过监督微调（SFT）和人类反馈强化学习（RLHF）训练的AI系统，确实能形成特定响应风格，但这种“人格”本质是工程化产物。某RLHF工程师形象地比喻：“我们给基础模型戴上了人格面具，底层仍然是通用的文本生成引擎。”认知科学家进一步指出，LLM缺乏人类的时间连续性，每次对话都是独立事件，无法形成基于经验积累的观点。
这种认知转变正在引发连锁反应。深度学习理论家从统计学角度证实，模型回复本质是条件概率采样；RLHF工程师披露训练过程如同“给梦境生成器套上行为模板”；认知科学家强调主体性缺失的根本差异；提示词专家则展示了实用层面的性能提升。这些跨学科视角共同指向一个结论：将LLM定位为模拟器，能更精准地理解其能力边界。
当前技术社区已出现相关实践探索。开发者开始设计多角色模拟框架，通过上下文窗口定义不同专家人格，使单一模型能动态切换知识领域。这种去中心化的交互模式，正在重塑AI应用的开发范式。提示词工程领域也涌现出新方法论，强调通过场景设定而非人格化提问来激发模型潜能。
随着这种认知的普及，用户与AI的互动方式正在发生微妙变化。越来越多人开始尝试用“群体模拟”替代“人格化提问”，这种转变不仅提升了信息获取效率，也帮助使用者更清晰地理解技术本质。技术观察家指出，这种范式转移可能引发AI应用层的重大创新，特别是在需要多维度分析的复杂场景中。
