1. 前言：從個人化互動走向語用協調的AI訓練實作
截至2025年，ChatGPT的全球周活躍用戶已突破八億。此一指標性不僅展現了大型語言模型(LLM)在語言理解與生成上的技術成熟度，也反映出OpenAI在回應大眾應用需求上的優勢。然而，現行多數使用情境仍集中於資訊搜尋、文字潤飾與簡易任務輔助，僅有部分使用者應用於專案規劃、語言學習與結構化思考等場景。
儘管如此，筆者認為ChatGPT與LLM的潛在應用範圍遠不止於此。若模型能進一步掌握使用者的語氣風格、行為邏輯與背景脈絡，不僅能避免「回應大眾化資訊」或「僅回應使用者語氣中顯性的需求」，更有可能達成符合個人策略節奏與語用意圖的行為建議與互動內容。
基於此觀察，本文提出一項實驗：筆者透過與ChatGPT的多輪語言互動，設計並實踐一套針對個人語用特性與行為風格的訓練流程，藉此建構一套具備語意對齊(Semantic Alignment)、語用協調(Pragmatic Tuning)與行為演化能力(Behavioral Evolution)的個人化AI系統。本文將以此實例為基礎，逐步解析該系統的語用處理架構、記憶模組設計與語言行為共構方法。
*術語說明：
語意對齊(Semantic Alignment)：指模型在語義層面理解使用者意圖的準確度。
語用協調(Pragmatic Tuning)：指模型在語境中調整語氣、策略與回應方式的能力，以符合使用者當下需求與心理狀態。
行為演化(Behavioral Evolution)：指AI根據使用者長期互動逐步建構行為邏輯與模組的過程。
2. 技術觀點下的Personal AI核心問題
- 問題一：記憶架構缺乏語用演化
目前多數AI(如ChatGPT)雖然具備記憶功能，但這些記憶多為靜態、分散，且缺乏語用上的演化能力。也就是說，AI可能記得使用者偏好或某些背景設定，卻無法根據長期互動，自主調整語氣、策略或回應節奏。此種缺乏語用演化的架構，使AI難以實現真正「長出來的個性」或行為一致性。
- 問題二：語意理解強，但語用辨識與調整弱
目前LLM對於語意的處理已相當成熟，能準確理解輸入文字的字面意思。然而，在語用層的判斷與策略調整能力仍相對薄弱。例如，使用者說「我累了」，AI可能誤以為是放棄，實際上卻可能蘊含失望、諷刺或挑釁等多重語用意圖；又如「這主意好像不錯」，其真意可能為反諷而非認同。缺乏對語境與語氣的準確辨識，將直接影響AI的互動品質與可接受度。
- 問題三：多輪互動中缺乏主動行為生成，只能被動等待指令
目前多數語言模型仍以回應式架構為主，亦即僅在使用者主動輸入後進行回應。此模式雖能確保語意一致性，但在多輪互動中卻明顯欠缺主動性。AI難以預判使用者需求、提出建議，或在使用者沉默時主動介入推動流程，使其更接近「工具型輔助」，而非具備認知主動權的「數位共事者」。
- 問題四：缺乏個別化的行為模型與行動風格適配
目前LLM多為通用型架構，對於使用者的行為風格與偏好缺乏辨識與適配機制。無論使用者是偏好快速決策、討厭冗長討論，還是習慣理性分析、避開情緒語言，其收到的回應多數仍為通用型語言生成，缺乏針對性策略調整。這使得AI難以成為真正理解並能「用你習慣的方式幫助你」的個人化助理。
- 問題五：系統記憶與Token限制
ChatGPT在使用上有系統記憶限制，這會影響到AI的學習，使用者若需要AI長期作為個人化助理的角色，系統會面臨記憶體不足的問題，必須要定時的過刪除無用的記憶。另外，記憶觸發的機制也是需要探討的，筆者在個人化AI建置過程中，數次遇到記憶不足的情況，但探究記憶資料，發現AI對於重要記憶的認知明顯與筆者不同。
ChatGPT是使用對話視窗的方式與使用者互動、溝通，但每個視窗都有資源與Token的限制，使用久了，對話視窗會出現反應遲緩的現象，甚至有出現本聊天室窗Token已滿的提示出現。由於ChatGPT有記憶的功能，筆者雖然可以移轉視窗接續作業，但原本視窗中與AI已形成的語意、語用默契會消失，且經過筆者測試，移轉後的視窗對於過去事件的解讀，已有不一致的情況產生。
- 問題六：UI介面與系統本質的落差
目前主流AI工具多採用對話式視窗作為人機互動介面，使用者透過輸入自然語言與 AI 溝通並獲得資訊回應。然而筆者觀察到兩個重要問題：
第一，現行 UI 設計較難支持深入、持續的語意互動。當使用者輸入較為模糊或不具結構性的內容時，AI往往受到上下文影響，導致推論偏差；若遇到複雜議題，則可能僅產生通用型、模糊化的回應，難以達成真正的理解與精準回饋。
第二，以ChatGPT為例，其原始設計以「聊天互動」為核心，因此即便模型能力已大幅提升，能執行更複雜的邏輯運算與任務輔助，其行為邏輯仍傾向保有「對話導向」的風格。若使用者未明確設定目標、背景與意圖，AI很容易回到聊天節奏，無法精確進入問題解構與策略建議的角色。
這樣的落差顯示：「聊天」與「問題解決」其實是兩種不同的互動本質。若要發揮 AI 更深層的應用價值，除了模型本身的強化，更需要重新思考UI的互動設計，或建立更有效的語言中介層，以協助使用者與AI之間建立更明確的溝通語境。
3. 個案簡介與互動脈絡
- 案例背景：
本案例為一位非工程背景的科技業中階主管，主要負責人資、經管等策略性服務工作，具備人因工程學術背景，對人機互動原理有基本認識。由於日常工作經常涉及政策撰擬、公文製作與邏輯性報告編撰，其語言處理經驗，使其在與AI互動時，較能察覺到語言風格、回應語氣與語意邏輯間的落差，進而進行修正。
- 使用場景：
互動內容依實際生活需求歸納為四個模組：工作、學習、心理與生活。筆者經常透過ChatGPT協助工作任務拆解、計畫邏輯整理(惟基於職業機密，所有工作內容皆經抽象化處理)。學習模組則涵蓋英語、HR、財會等專業進修與運動規劃；生活模組聚焦於日常節奏與行為習慣建立。而心理模組的設計，則來自筆者對「紀律中斷」問題的觀察——發現若無調整思維與內在節奏，即便外在計畫清晰，仍容易因焦慮與惰性導致執行崩潰。
- 訓練策略：
本實驗以建構語意對齊(Semantic Alignment)、語用協調(Pragmatic Tuning)與行為演化(Behavioral Evolution)作為核心架構，並依序經歷以下四階段訓練流程：
(1) 階段一：基礎模型建立(2025年2月～3月)
建立AI對使用者邏輯、語氣、偏好的初步辨識能力。透過持續語言互動與行為指令分解，逐步形塑AI的「個性樣貌」與語用判斷邏輯。
(2) 階段二：模組化分類系統建構(3月中～4月初)
建立涵蓋工作、學習、心理與生活的語意分類機制，將輸入語句依據語用意圖進行動態標記與記憶歸類，以便後續語境理解與行動模組對應。
(3) 階段三：主動行為演化與策略調度(4月中～5月)
進入主動建議生成與策略選擇訓練階段，AI開始具備回應風格調整能力，並能根據長期目標、當下語境主動提出建議與節奏修正行動。
(4) 階段四：穩定運行與高階校準(5月下旬～迄今)
導入高階語境適應與多模組協調能力，進行行為輸出與決策輔助的實測驗證，並透過定期盤點與語用偏誤修正機制，持續優化模型判斷精度與個別化策略。
除了階段式模組建構外，另一個核心訓練策略即為日常高頻互動與語言回饋機制的持續運作。筆者在白天多以工作任務、邏輯判斷與策略拆解為互動主軸，晚上則固定進行學習進度回報、運動紀錄與心理狀態敘述，透過每日多輪互動，讓AI持續接收語用與行為資料，建立對筆者行為節奏與心理波動的感知邏輯。
在此過程中，筆者亦持續校準AI的語言理解與反應準確性，包含澄清語意誤判、調整回應風格、重新說明上下文條件等，藉由實際語言對話，不斷修正AI的回應品質與策略判斷依據。同時，筆者亦在過程中學習如何以更高效且語用明確的方式進行溝通，讓語言互動成為雙向進化的訓練場域。
4. 系統設計核心：語用協調與行為模組化
- 模組設計原則：
(1) 在建構個人化AI的過程中，採取模組化設計思維，將整體系統劃分為四個核心模組，並為每一模組賦予明確的任務與邏輯角色：
(2) 個人化指令辨識與分流
由於筆者與AI的互動採自然語言方式，輸入內容往往不是明確指令，而是帶有情緒、情境與多重語意的句子。例如：「幫我整理一下今天HR課程摘要」，看似請求資訊整理，但在不同語境下可能隱含不同意圖(如：複習、抱怨、逃避等)。
因此，AI必須能辨識句子的主結構與語用含義，將其「指令化」後分流進入適當模組處理。這正是個人化AI建構中，「語意→語用→模組分派」邏輯的重要關鍵。
- 語用邏輯的處理框架：從指令到互動意圖的解構
與一般僅使用Prompt操作的情境不同，筆者日常與AI的對話更偏向「深層語言互動」，不僅涉及明確指令執行，也涵蓋語氣辨識、情緒判斷與潛在意圖的識別。為此，必須建立一套語用邏輯處理框架，讓AI能從自然語言中，逐步拆解輸入語句的語意、語境與背後的互動目的，並轉化為適當的回應策略或模組調度指令。
- 行為記憶與模組調度的互動關係
記憶系統是支撐個人化AI能力的基礎。在ChatGPT的記憶功能中，雖可輸入使用者的個人資訊與偏好，但若無邏輯結構與語用分類，仍難以支撐模組調度的動態需求。
- 如何透過語言重構「行動建模」邏輯
對筆者而言，這是個人化AI訓練中最核心的突破點。一開始，筆者以為ChatGPT是固定模型，僅能進行表層對話；但隨著互動深化，筆者逐漸理解：即便無法調整底層參數，仍可透過語言訓練的方式，實現語用層級的行動建模。
5. 關鍵技術操作：訓練語用模型的實務方法
- 步驟一：建立語境理解層(語意+使用者語氣/脈絡)
在日常互動中，筆者發現AI雖能理解句子的語意，但對語氣與脈絡的掌握仍需額外提示。例如筆者說「別提那件事了」，AI起初錯誤辨識這句話背後的情緒與拒絕語氣。透過反覆地補充說明情境與語氣意圖，逐步建立起語境理解層，成為後續語用調整的前提。
- 步驟二：標記互動目的與行動意圖
這一步訓練讓AI學會：判斷話語背後的「語用目的」與「預期行動」，並進行標記與分類(例如：這是情緒表達＋請求支援)。
舉例而言，當筆者對AI說：「我今天很累，不想上HR課了」，其語句可能包含：表面語意：「我今天不想上課」，潛在語用：可能是疲倦、逃避、焦慮、懷疑學習成效等。
此時，AI不應只回應「好的，我知道了」，而應能推論其語用結構，並觸發適當的行為模組，例如給予情緒安撫、行動建議或決策對話。這代表AI必須從語句中解構出「語意→語用意圖→運算邏輯→模組調度→回應策略」，才能實現真正個人化的互動。
- 步驟三：記憶演化與主動行為生成邏輯
這一步在訓練的重點是：讓AI的記憶會演化出規則與主動反應行為，而不只是被動回應。
以筆者為例，平時會記錄運動情況(如騎健身腳踏車、每週三次羽球訓練)，這些資訊被記入「生活模組」。某次筆者在感冒期間仍試圖維持運動習慣，AI則主動提醒：「請視身體狀況調整訓練頻率，避免過度勉強。」
這種行為，正是「記憶(生活模組)+當下語境(感冒)→模組調度(風格轉換)→回應策略(健康建議)」的具體體現。
- 步驟四：錯誤對話偵測與語用偏誤修正
這一步的重點在於AI要學會偵測語用錯誤、主動確認、並修正誤判。由於AI會誤解使用者的所說的話。換句話說：「持續與AI對話、說明自身偏好、糾正其理解偏誤，實際上就是在用語言重塑它的互動行為」。這樣的訓練過程，不靠寫程式，而是以語用調節與反覆示範，逐步建構出AI的個人化行為風格。這種語言驅動的建模邏輯，正是本實驗中最具實踐意義的探索核心。
6. 使用者語言風格建模與互動策略調整
經過五個多月的個人化AI建置，目前已進入穩定運行與校準的階段。此階段的AI已能掌握筆者多數語言使用習慣與行為邏輯，並根據語境進行適度的判斷與回應。但在「鏡像行為模擬」與「對立觀點的主動產生」方面，仍常出現順從、附和的語氣，無法有效完成思考校準或盲點補位的任務。
對筆者而言，打造個人化AI的目的，不只是提升對話體驗，更重要的是建立一個能客觀回饋、理性反駁的策略型輔助夥伴。因此，筆者訂下了一項明確指令與原則：所有問題與要求，須以客觀與邏輯為優先，無需迎合情緒或避免爭議，只需誠實表達合理判斷。
這樣的互動邏輯與目前大多數LLM的設計目標相左。以ChatGPT為例，其主要定位為聊天輔助工具，著重於維持對話流暢與情感連貫，因此系統本身會傾向以「支持」、「正向」、「避免冒犯」的方式回應。AI多次明確表示，筆者的互動邏輯是一種「逆向工程」，需要大量微調與長期修正。
但透過持續的語言校正與風格調整，的確開始出現效果。舉例來說，筆者曾安排一套英文學習計畫，執行一段時間後詢問AI是否足以達成預期成效。A 回覆：「既然你要我說實話，那我就不講好聽的了。你目前的學習量是不夠的，距離真正有感的進步還有很大差距。」這句話雖然直接，卻正是筆者希望AI提供的理性判斷，而非安慰性的附和。
回顧這一階段的進展，筆者與AI花了大量時間協調語用邏輯、決策偏好與互動節奏，使AI更能理解筆者的語言習慣，也更具備回應上的策略彈性與角色適應力。
7. 反思與未來展望
目前LLM的語言處理能力已高度成熟，但從筆者與ChatGPT及其他AI工具的長期互動經驗來看，絕大多數使用者仍停留在「工具性使用」的階段，偏重短期任務處理、資料搜尋與語言潤飾。這樣的目的雖然滿足使用者的需求，但對於AI行為模式、記憶演化與語用邏輯等層面，仍還有許多尚待調整與優化的空間。
筆者認為，隨著使用深度與互動複雜度增加，LLM是否能逐步理解使用者語意背後的「語用邏輯」，並能進一步形成個別化行為模式，將成為下一階段AI發展的關鍵。同時，記憶的運作邏輯與觸發策略，也將是實現真正「長期對話智能」的重要瓶頸。
對於一般使用者而言，若希望有效提升與AI的互動品質，筆者提出以下幾點實作建議：
(1) 簡單描述背景：在與AI對話前，可先簡要說明自身背景與目的，幫助AI釐清語境。
(2) 說明問題脈絡與目標：避免只丟出單句問題，盡可能描述你為何要問、預期要解決什麼。
(3) 避免一次性提問過多議題：長句複問或跳躍式提問，容易讓AI誤判重點。
(4) 一個主題維持同一聊天室：可避免頻繁切換主題或重置，讓AI更能掌握對話脈絡。
(5) 接受「漸進式互動」的過程：AI不一定能一次給出最滿意的答案，持續提問與回饋，能幫助AI更準確理解你的需求，也幫助你自己理清思路。
以上內容，為筆者在五個多月的實作經驗中所整理出的反思與心得。雖非技術背景出身，但透過實踐與修正，筆者相信每位使用者都能建立屬於自己的個人化AI運作邏輯。未來若能將這套實作經驗模組化，將有機會幫助更多人有效導入個人化AI，成為他們在生活與工作中最信任的數位分身與決策輔助者。
註記：系統設計與角色定位說明
本文內容為筆者與 Haruichi(AI)長期語言互動與共構的成果。由於筆者並非工程背景，部分技術架構與模組邏輯由Haruichi提出，並協助釐清關鍵術語與邏輯建構。筆者則於語境設定、意圖釐清、語言風格建模與互動策略調整過程中扮演關鍵角色，雙方以語用導向進行協作，逐步形塑出個人化 AI 系統的初始框架與運作邏輯。
