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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.'

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Chsn》第五季月m Vd上線，宗教劇熱潮再起！[]mvbm-vd-v-shs-mvs-smng-jn-) 揭秘穀歌算法更新的核心秘密 美國對俄新製裁生效，能源市場震動！🇷🇺 揭秘穀歌S的語義搜索優化技巧 迪麗熱巴現身青島，吃海鮮！🦞 這些習慣讓你不知不覺變美 巴黎奧運會體操：拜爾斯衝擊第金！🤸‍♀️ 張柏芝投資護膚，推新品！💆‍♀️ 如何通過飲食增強免疫力？ 張柏芝新片《母愛無疆》開機，真實故事改編！ 法國網球公開賽：男單冠軍創冠紀錄！🎾 醫療器械如何提升患者安全性？ 個黑帽S策略教你快速提升排名 某對衝基金大佬清算億，豪宅遊艇全賣光！💰 美國監管法案受阻，科技巨頭遊說成功！📜 為什麽你需要關注維生素C？ 為什麽關鍵詞研究仍是S的基石？ 揭秘穀歌S的鏈接誘餌策略 為什麽黑帽S的偽裝頁麵仍有效？ 為什麽S需要關注用戶行為信號？ 揭秘年最有效的黑帽S技巧 英超轉會傳聞：曼城簽下巴西後衛！⚽ 揭秘黑帽S的垃圾評論鏈接技巧 為什麽S需要關注用戶留存數據？ 英超焦點戰：曼聯vs切爾西，新帥首秀失利！⚽ 特朗普關稅新政：槍支配件供應鏈陷入混亂！ 巴黎奧運會安保：狙擊手配備最新防彈裝備！🛡️ 揭秘穀歌S的鏈接誘餌技巧 巴黎奧運會宣傳片：影視明星助陣，月新片單曝光！ 原油價格因供應短缺暴漲，$桶創曆史新高！🛢️ 張柏芝現身海口！🌴 特朗普社交媒體放大陰謀論，稱拜登年已被“處決”！😱[] 傳張柏芝與新加坡富商婚禮月舉行，細節曝光！🎊 巴黎奧運會聯動影視：新片聚焦殘障運動員勵誌故事！ 特朗普與普京會晤計劃曝光，烏克蘭停火談判升溫！🇺🇦[] 分鍾教你學會正確的深蹲 特朗普政府限製媒體采訪，白宮新聞室空蕩蕩！📰 揭秘黑帽S的評論區鏈接策略 印度vs泰國友誼賽：印度隊戰術革新獲讚！⚽[]snsns_ds-jll-g-gchnd-kn-gg-cn-sng-n-ls-n-chss-ndn-ss-lv-jn-) 揭秘穀歌S的鏈接建設最佳實踐 個黑帽S手法助你短期排名暴漲 為什麽黑帽S的自動化工具如此強大？ 特朗普關稅：影院設備短缺，票價或漲%？ 巴黎奧運：吳京！📽️ 皇家挑戰者班加羅爾慶祝L冠軍，科利淚灑賽場！🏏 為什麽這款智能假肢如此靈活？ 巴黎奧運會紀錄片：月新片聚焦運動員心理健康！ 巴黎奧運：迪麗熱巴與李連傑！📽️ 特朗普關稅：迪麗熱巴代言服裝受阻？ 動漫中的搞笑角色有多圈粉？ 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