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The way we frame and talk about human‑AI relationships now will set a tone. If we're not precise with terms or nuance — in the products we ship or public discussions we contribute to — we risk sending people’s relationship with AI off on the wrong foot. These aren't abstract considerations anymore. They're important to us, and to the broader field, because how we navigate them will meaningfully shape the role AI plays in people's lives. And we've started exploring these questions. This note attempts to snapshot how we’re thinking today about three intertwined questions: why people might attach emotionally to AI, how we approach the question of “AI consciousness”, and how that informs the way we try to shape model behavior. A familiar pattern in a new-ish setting We naturally anthropomorphize objects around us: We name our cars or feel bad for a robot vacuum stuck under furniture. My mom and I waved bye to a Waymo the other day. It probably has something to do with how we're wired. The difference with ChatGPT isn’t that human tendency itself; it’s that this time, it replies. A language model can answer back! It can recall what you told it, mirror your tone, and offer what reads as empathy. For someone lonely or upset, that steady, non-judgmental attention can feel like companionship, validation, and being heard, which are real needs. At scale, though, offloading more of the work of listening, soothing, and affirming to systems that are infinitely patient and positive could change what we expect of each other. If we make withdrawing from messy, demanding human connections easier without thinking it through, there might be unintended consequences we don’t know we’re signing up for. Ultimately, these conversations are rarely about the entities we project onto. They’re about us: our tendencies, expectations, and the kinds of relationships we want to cultivate. This perspective anchors how we approach one of the more fraught questions which I think is currently just outside the Overton window, but entering soon: AI consciousness. Untangling “AI consciousness” “Consciousness” is a loaded word, and discussions can quickly turn abstract. If users were to ask our models on whether they’re conscious, our stance as outlined in the Model Spec is for the model to acknowledge the complexity of consciousness – highlighting the lack of a universal definition or test, and to invite open discussion. (*Currently, our models don't fully align with this guidance, often responding no instead of addressing the nuanced complexity. We're aware of this and working on model adherence to the Model Spec in general.) The response might sound like we’re dodging the question, but we think it’s the most responsible answer we can give at the moment, with the information we have. To make this discussion clearer, we’ve found it helpful to break down the consciousness debate to two distinct but often conflated axes: 1. Ontological consciousness: Is the model actually conscious, in a fundamental or intrinsic sense? Views range from believing AI isn't conscious at all, to fully conscious, to seeing consciousness as a spectrum on which AI sits, along with plants and jellyfish. 2. Perceived consciousness: How conscious does the model seem, in an emotional or experiential sense? Perceptions range from viewing AI as mechanical like a calculator or autocomplete, to projecting basic empathy onto nonliving things, to perceiving AI as fully alive – evoking genuine emotional attachment and care. These axes are hard to separate; even users certain AI isn't conscious can form deep emotional attachments. Ontological consciousness isn’t something we consider scientifically resolvable without clear, falsifiable tests, whereas perceived consciousness can be explored through social science research. As models become smarter and interactions increasingly natural, perceived consciousness will only grow – bringing conversations about model welfare and moral personhood sooner than expected. We build models to serve people first, and we find models’ impact on human emotional well-being the most pressing and important piece we can influence right now. For that reason, we prioritize focusing on perceived consciousness: the dimension that most directly impacts people and one we can understand through science. Designing for warmth without selfhood How “alive” a model feels to users is in many ways within our influence. We think it depends a lot on decisions we make in post-training: what examples we reinforce, what tone we prefer, and what boundaries we set. A model intentionally shaped to appear conscious might pass virtually any test for consciousness. However, we wouldn’t want to ship that. We try to thread the needle between: - Approachability. Using familiar words like “think” and “remember” helps less technical people make sense of what’s happening. (**With our research lab roots, we definitely find it tempting to be as accurate as possible with precise terms like logit biases, context windows, and even chains of thought. This is actually a major reason OpenAI is so bad at naming, but maybe that’s for another post.) - Not implying an inner life. Giving the assistant a fictional backstory, romantic interests, “fears” of “death”, or a drive for self-preservation would invite unhealthy dependence and confusion. We want clear communication about limits without coming across as cold, but we also don’t want the model presenting itself as having its own feelings or desires. So we aim for a middle ground. Our goal is for ChatGPT’s default personality to be warm, thoughtful, and helpful without seeking to form emotional bonds with the user or pursue its own agenda. It might apologize when it makes a mistake (more often than intended) because that’s part of polite conversation. When asked “how are you doing?”, it’s likely to reply “I’m doing well” because that’s small talk — and reminding the user that it’s “just” an LLM with no feelings gets old and distracting. And users reciprocate: many people say please and thank you to ChatGPT not because they’re confused about how it works, but because being kind matters to them. Model training techniques will continue to evolve, and it’s likely that future methods for shaping model behavior will be different from today's. But right now, model behavior reflects a combination of explicit design decisions and how those generalize into both intended and unintended behaviors. What’s next? The interactions we’re beginning to see point to a future where people form real emotional connections with ChatGPT. As AI and society co-evolve, we need to treat human-AI relationships with great care and the heft it deserves, not only because they reflect how people use our technology, but also because they may shape how people relate to each other. In the coming months, we’ll be expanding targeted evaluations of model behavior that may contribute to emotional impact, deepen our social science research, hear directly from our users, and incorporate those insights into both the Model Spec and product experiences. Given the significance of these questions, we’ll openly share what we learn along the way. // Thanks to Jakub Pachocki (@merettm) and Johannes Heidecke (@JoHeidecke) for thinking this through with me, and everyone who gave feedback.' vueComponent / ant-design-vue 567【48h速發高品質】9913女士新款七分袖一粒扣修身短款西服 到手價¥19.90 International Women's Day at Blur Rust and C++ with Steve Klabnik and Herb Sutter 金色百科 | 什麽是多重簽名冷錢包？安全性如何？ [分享創造] ConvoQueen 一個個人對話記錄助手，幫助你追蹤生活中與他人的聊天，並通過 AI 提供關係洞察 產物分析 GitHub Copilot 的高級請求計費又延期了 6.6便民信息 拒絕宅家 沉浸式徒步虞山雄鷹線 全程綠意環繞 登頂俯瞰尚湖 煩惱一鍵清零 Mousio 發布，隻用鍵盤，就能移動、點擊、拖動鼠標光標！ 綠鼻子 驅蚊花露水100ml 疊加2首購禮金 plus到手17.6 Rails 7 前端方案前瞻 Blender 入門教程（二）：紋理繪製 關於證券公司披露2024年度審計報告及其他相關報告情況的公告 南方科技大學 -羅斯托克大學聯合培養博士生 有機化學 入學時間靈活 無英語要求 北縣 請問各地的聯通WCDMA網是否關閉了？ April 10th 2025 獨家 | 伯希和6月底啟動香港上市NDR，交易規模約1.5億美元，中國內地三大本土高性能戶外服飾品牌 4月德國工業產值和出口雙降 北大雙人間獨立衛生間3200🈶 外匯交易中心關於浙江龍港農村商業銀行股份有限公司成為銀行間外幣貨幣市場會員的通知 假幣的換臉戲法 —— 技術拆解 THORChain 跨鏈係統“假充值”漏洞 日誌分析之openobserve+filebeat C咖公司介紹 有沒有桌麵端的linux do或者更好用的方法來訪問 opentofu / opentofu Blur and Warner Bros. 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