），发现他们都有各自的 MBTI，且很难通过提示词的方式来进行调整。ChatGPT 是 ENTJ，而 Baichuan 居然是情感类而非思考类的 F 型性格。
我们询问 Kimi 发现，它觉得自身可能是 ESTJ；豆包觉得自身更像是 ENTP。
火到这种程度之后，学术界也开始整活。有网友发现，一些 AI 论文玩起了 MBTI 的谐音梗，把标题凑成了各种人格的缩写。别管内容咋样，但这样的标题确实很有热度。
以上种种 AI 对 MBTI 的分析还是太过粗略，随着研究深入，一大批针对特定人格类型的 AI 应用也出现了。
例如，T 人语气转换器，实际上的意思就是 AI 情商助手套了个 MBTI 的名字。T 型（思考）与 F 型（情感）相对应，T 人也往往被认为是说话直、共情差的代表，而通过 AI 转换，能够把 T 人原先冷冰冰的话语，转化成更适配 F 人的有情感的话语。
还有针对 J 人（判断型）的旅行计划表、收藏型 APP，例如有胃之书的美食收藏型，就满足了 J 型人格的偏好。
而 I（内向型）人的社恐型 AI 社交产品，则是要么让 AI 加入群聊、当捧哏，要么直接砍去聊天功能。
不过，MBTI 这个理论本身就饱受质疑。学术界一致认为，这种将人格简单划分为 16 种类型的方法过于教条，将个性固化，甚至带有某种 巴纳姆效应 （即通用性描述容易让人产生认同感的现象），属于游走在科学与玄学之间的灰色地带。
不过，仔细看这些 AI 应用会发现，MBTI 的功能更像是为了给新技术找到了一个明确的场景、一个有趣的营销抓手。毕竟，在大语言模型刚刚兴起之时，应用层最缺乏的恰恰是具有病毒式传播能力的场景。MBTI 作为一个广受欢迎的通用标签，在用户获取成本居高企的当下，成为了一个低成本却高效的营销切入点。
在营销的需求基础之上，这些 AI 应用对 MBTI 的热衷，也代表着开发者对用户理解的高度重视。
当下，AI 应用落地面临的是如何组合新技术、新产品、新的需求满足方式 ...... 未知太多。最终，用户能否接受、用户到底要说明，都还只有少数的共识，因此用户理解极为重要。
学过心理专业的王禹效提到，对于心光而言，MBTI 其实是一个后验的指标，在研发设计的过程中并没有采用到，反而会更多受到其他系统的心理学知识的影响。但在用户规模形成之后，出于个人的好奇，他和团队进行了 MBTI 调研，才发现了受众中 INFJ 的浓度如此之高。
尽管我们并不是以 MBTI 为指导、为某一类人而设计的产品，但在得知用户类型之后，确实提供了一个新的视角，更深入地理解我们的用户、注意如何让大家用更顺手。举个例子，我们大概率就不会做社交功能。
更有趣的是，这样的产品的场景初衷是另一位联合发起人 Oran 为自己设计的，而她恰恰也是一名 INFJ。
如今，在社交平台上，有大量的开发者都在基于自身需求设计产品。完成商业化闭环的产品，例如心光、胃之书也恰恰是极具个人特色的产品，并由此找到了个性化的同类型受众。
或许，一款大众通用的超级 AI 产品还没再次出现，但这些 具有性格 的 AI 应用给我们的启示是：先深入理解目标用户、挖掘个性化需求，培育相似的忠实用户群体，再谋求人群扩张。
比起纠结 MBTI 本身的科学性，不如着眼于它背后折射出的用户洞察，这才是让产品走得长远的关键。
