如今，人工智能（AI）在与人类的互动中愈发“善解人意”，不仅能精准捕捉情绪，还能巧妙回应潜台词，甚至在安慰他人时也显得恰到好处。这种“人性化”的进步，并非模型自发演化而来，而是人类通过系统化训练，将自身经验与规则逐步注入技术的结果。
早期的大模型以“预训练”为核心，目标仅是理解语言的基本结构。通过海量文本的输入，模型掌握了词汇组合与语法规则，却缺乏对人类沟通复杂性的认知。例如，面对用户的情绪倾诉，模型可能机械地回复“加油”；讨论敏感话题时，要么回避问题，要么回答生硬。这一阶段的模型如同“语言学霸”，虽知识渊博，却难以融入真实社交场景。
转折点出现在“监督微调”（SFT）阶段。训练师通过大量示范，为模型注入“人类说话方式”的规则：如何根据对话情境调整语气，如何在敏感话题中把握分寸，甚至如何通过追问细节展现耐心。例如，当用户询问“如何学习做饭”时，低质量回答可能仅罗列菜谱，而高质量回答会先了解用户口味偏好与烹饪基础，再提供个性化建议。SFT的本质，是将人类沟通的隐性逻辑转化为模型可学习的显性规则。
随着技术深入，多轮对话训练成为关键。这一阶段要求模型不仅理解单句话语，还需追踪整个对话的上下文。例如，若用户先提及“正在减肥”，后续询问“推荐美食”时，模型需自动排除高热量选项；若用户抱怨“任务太难”，模型应优先提供情感支持而非解决方案。训练师需设计复杂场景，模拟不同情绪与潜台词，帮助模型建立“场景化”的回应能力。这一过程类似编写剧本，需兼顾逻辑连贯性与情感共鸣。
“基于人类反馈的强化学习”（RLHF）则进一步将人类价值观融入模型训练。训练师对模型的多个回答进行评分，标记哪些更友好、更专业或更得体。例如，拒绝请求时，委婉表达比直接否定更受认可；解释概念时，通俗语言比专业术语更易接受。模型通过反馈调整输出，逐步掌握“分寸感”。尽管这一过程成本高昂，却显著提升了用户与AI互动的舒适度。
行业对效率的追求催生了“直接偏好优化”（DPO）方法。与传统流程不同，DPO跳过中间评分环节，直接引导模型向人类偏好的答案靠拢。这一调整类似人类从“理论驱动”转向“经验驱动”：初期依赖严格规则，后期凭借直觉判断。DPO的务实性体现在成本降低与输出稳定性提升，标志着AI训练从“追求完美”转向“实用优先”。
回顾整个进化链，模型的每一次进步都离不开人类的深度参与：共情能力源于训练师对情感回应的示范，边界意识来自人类对敏感话题的规则设定，分寸感则植根于价值观的持续灌输。AI的“人性化”本质，是人类将自身沟通智慧、社交经验与道德判断转化为技术语言的过程。技术从未独立“理解”世界，而是通过学习人类如何看待世界，逐步成为更可靠的交互伙伴。
