以 ChatGPT 为代表的人工智能，实践上无奈像人类一样领有灵魂，但能够通过以下形式赋予其肯定的趣味性：
- 个性化 – 为人工智能增加特定的共性和语言格调，使其在与人类交互时更加乏味和活泼。能够通过训练和调整模型参数，从而使其生成的对话更加乏味和富裕情感，但这背地须要大量的工作。首先得收集与所需语言格调和共性相干的数据。例如要让聊天机器人领有幽默感，就须要收集与风趣相干的数据，如笑话、风趣段子、电影或电视节目中的风趣场景等。这些收集来的素材，须要进行荡涤和解决数据，将其转换为能够被人工智能解决的格局，包含对数据进行分词、去除停用词、词干提取和编码等。
数据荡涤结束后，须要应用深度学习技术（如循环神经网络、Transformer 等）训练模型，以辨认和生成合乎所需语言格调和共性的文本。能够应用开源深度学习框架如 TensorFlow 或 PyTorch 进行模型训练。
最初，通过调整模型参数，进一步优化模型的体现。例如，能够通过减少模型的神经元数量、调整学习率或应用不同的损失函数等办法来改善模型体现。
这些步骤都须要破费大量的工夫和精力，而且模型的训练和优化须要大量的计算资源。因而，这些工作须要在业余人员的领导下进行，并且须要具备相干的技能和常识。
除了个性化之外，也能够在上面几个方面致力，让 ChatGPT 更加乏味：
- 游戏化 – 将人工智能与游戏联合起来，发明出具备趣味性的交互体验。例如，能够开发语音助手或聊天机器人来解决谜题、玩游戏或进行其余娱乐活动。
- 教育性 – 利用人工智能为用户提供乏味的学习体验。例如，创立一个交互式学习平台，应用人工智能来设计适宜各个年龄段的教育内容，从而使学习过程更加乏味和有启发性。
- 创造性 – 应用人工智能来帮忙用户生成各种艺术品、音乐作品、电影和小说等创作。例如，人工智能能够作为一个创意助手，帮忙用户生成诗歌、小说、甚至是音乐等创作。
这些办法能够使人工智能在交互中更加乏味、活泼和灵便，然而要留神不要过分谋求趣味性而影响其失常应用和利用。