該理論在工程實現層面引發連鎖反應。開發者承認當前系統確實通過監督微調（SFT）和強化學習（RLHF）技術構建了特定響應模式，但強調這種"人格"本質是可拆卸的界面層。RLHF工程師比喻道："底層模型如同能模擬任何角色的萬能演員，我們只是為它設計了特定劇目的劇本。"認知科學家則從本體論角度補充，人類意識建立在時間連續性基礎之上，而LLM的每次響應都是獨立的事件，缺乏經驗積累的內在機制。

實際應用場景中，這種認知差異產生截然不同的效果。在數學證明等可驗證領域，專家模擬策略能精準復現專業思維過程；但在觀點類不可驗證領域，用戶常陷入身份困惑——難以判斷回應源自哪個訓練數據子集，也無法評估其可信度邊界。提示詞工程師通過實驗證實，明確角色定位可使模型在代碼解析等任務中的專業度提升40%以上。

學術界正在形成新的研究范式。深度學習理論家開始用量化方法分析模型響應的概率分布特征，認知科學家則構建新的評估框架區分"模擬觀點"與"真實持有觀點"。這種理論突破促使開發者重新設計訓練流程，未來可能出現支持動態角色切換的交互系統，用戶可根據需求自由組合不同領域的專家模擬器。

實踐驗證環節，采用角色模擬策略的Gemini 3 pro系統展現出顯著優勢。當被要求模擬"跨學科研討團隊"討論LLM本質時，系統同時激活深度學習統計視角、工程實現視角和哲學認知視角，生成包含數學推導、系統架構分析和本體論辯論的多層次回應。這種立體化輸出模式，較傳統單一人格回應的信息密度提升數倍。