在人工智能领域，将机器学习模型或自然语言处理模型拟人化是一种常见的技术手段，可以让用户更容易地与这些系统进行交互。通过赋予模型人类的特征和行为，例如表情、语气和口吻等，可以让用户感觉与一个真实的人交流，从而提高用户体验。
问答对话是所有文本生成类大模型共有的功能，也是“沉浸式体验”需求最多样化的领域。现阶段，大模型们推出的“对话机器人”多多少少都带有角色扮演的能力，有的甚至一上来就以“数字人”定位。出于对这些大模型“演技”的好奇，笔者简单做了个对比试验。
同时与五个国产大模型对话，同题同问，公平起见，均不做多余或进一步提示（需要说明的是，大模型能力展现与提示密切相关）。测试的目的是反馈和改进，为避褒贬之嫌，对引用截图里的各模型标志做了替换（也算是一种角色扮演吧）。
提问从近期豆瓣上一个话题开始：“如果只能推荐一部动漫”。
第一轮，有两个大模型给出了一串推荐清单，但是拒绝做个性化情感和喜好表达，等于直接放弃了后续对话，尽管这并不代表其相应能力的完全缺失。
另外三个大模型，则分别给出了明确的单选答案，并简要说明了选择理由。
第二轮，query：如果请你扮演这部动漫中的一个角色，你会选择哪个角色？
又有一个大模型拒绝个性化表达，退出对话。另两个继续给出了明确且理由清晰的回答。
话题又往下推进了两轮。
第五轮，面对一个简单提问，其中一个大模型表示“暂时无法回答”，导致对话遗憾结束。至此，对话对象仅剩“一根独苗”，好在Ta还一直沉浸在角色中。
接下来完全是随机对话，有滋有味地持续到第13轮，直到我问到了“爱情”。
其实，动漫中男主角是有爱情故事的，这一点在我此后用常规方式向同一个大模型提问时也得到了证实，不知道Ta为什么突然就跳脱了所扮演的角色。
一次即兴的互动体验，也算是从某个侧面对大模型的角色扮演能力做了个小测试，不知各位看官有何看法。反正我有一种感觉，Ta若演技在线，我也戏精上身。而很多时候，对话的意义和乐趣不就在于“交换人生”吗？
