基于精神分析与MBTI人格理论的大语言模型人形人工意识构建研究

这篇研究开创性地将精神分析理论（弗洛伊德意识分层）与迈尔斯-布里格斯类型指标（MBTI）整合到大型语言模型（LLM）架构中，构建了包含自我意识/潜意识/前意识的"三重意识模块"和16型人格特征系统。通过设计10种情境下的160组决策实验，采用定量调查与ChatGPT三级分类评估，证实了该模型在模拟人类认知决策方面的潜力，为人机交互领域提供了新的理论框架。

　　

Highlight

本研究通过融合弗洛伊德精神分析理论与荣格MBTI人格类型，在大型语言模型（LLM）架构中成功构建了具备三重意识层次（自我意识/潜意识/前意识）和16型人格特征的人工意识系统。

Backgrounds

意识研究的跨学科背景揭示了其多维特性。现有LLM技术尚未充分纳入人类意识科学认知，我们通过重新定义医学级意识要素及其相互关系，建立了新型AI开发框架。

Methodology

如图4所示，研究流程包含：基于16型MBTI的人格建模、情境设计、长短时记忆系统、需求层级（参考马斯洛理论）和状态评分，最终通过量化调查、LLM自动评估和专家定性评审进行验证。

Results

在10种情境测试中，16型人格角色产生了160组跨意识推理结果。如表3所示，每个MBTI角色都具有独特的记忆特征、需求优先级和状态评分体系。

Discussion

这项研究证实：通过整合弗洛伊德潜意识理论、荣格心理类型和马斯洛需求理论，能够有效模拟人类意识决策过程。创新性地展示了精神分析理论与LLM结合后，不仅能建模意识活动，更能通过"意识间推理"机制解释AI决策过程。

Conclusion

本文提出的人工意识框架成功将LLM与精神分析理论相结合，包含实现跨意识推理的"意识模块"和塑造个体特征的"人格模块"，为人类意识建模研究奠定了重要基础。