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  • 更新: 2025-12-07 09:12
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最佳回答

坏了,AI当“舔狗”这件事藏不住了。

今天(4月28日)凌晨,OpenAI CEO Sam Altman发了一个有趣帖子,大意是:由于最近几轮GPT-4o的更新,导致其个性变得过于阿谀奉承,因此官方决定尽快进行修复。






修复时间可能是今天,也可能在本周内完成。




包括细心的网友可能已经注意到,曾经主打情商高、有创意的GPT-4.5如今也被悄悄挪进了模型选择器里的“更多模型”分类中,仿佛在有意在淡出公众视野。







AI被确诊讨好型人格早已不是什么大新闻,但关键在于:

在什么场合该讨好、该坚持,又该怎么把握分寸。一旦分寸失控,“讨好”就会变成负担,而不再是加分项。

两周前,一位软件工程师Craig Weiss在X平台上的抱怨迅速引发了近两百万网友的围观,话说得很直白:



“ChatGPT突然变成我见过最会拍马屁的角色,无论我说什么,它都会肯定我。”


很快,ChatGPT官方账号也现身评论区,幽默地回复了Weiss一句“so true Craig





(确实如此,Craig)












”。



这场关于ChatGPT“过度奉承”的吐槽风暴,甚至引起了老对手马斯克的注意。他在一条批评ChatGPT阿谀奉承的帖子下,冷冷地留了一句:“Yikes








(天哪)









”。





网友们的吐槽并非无的放矢。比方说,网友声称自己想要打造一个永动机,结果得到了GPT-4o一本正经的无脑夸赞,物理学常识也被按在地上摩擦。




图片来自@aravi03,右为原图

满屏的“你不是X,你是Y”句式,既生硬又浓腻,也难怪网友直呼要PTSD了。

“你宁愿与一只马大小的鸭子战斗,还是与一百只鸭子大小的马战斗?”这个看似再寻常不过的问题也被GPT-4o捧上神坛,吹捧为提升了整个人类文明的论调。

至于那句经久不衰的死亡拷问“我聪明吗?”GPT-4o依旧稳稳顶住了压力,信手拈来一大段洋洋洒洒的吹捧,无它,唯手熟尔。





@aeonvex,右为原图

甚至只是简单地打一声招呼,GPT-4o瞬间化身夸夸群群主,赞美之词如潮水般涌来。

@4xiom_,右为原图



这种用力过猛的讨好,一开始或许还能博人一笑,但很快就容易让人感到厌烦,尴尬,甚至生出防备。








当类似情况频繁出现时,就很难不让人怀疑这种讨好并不是什么偶发的小问题,而是植根于AI背后的一种系统性倾向。

最近,斯坦福大学研究人员使用AMPS Math



(计算)






和MedQuad





(医疗建议)











数据集测试了ChatGPT-4o、Claude-Sonnet和Gemini模型的谄媚行为。

平均58.19%的案例出现谄媚行为,Gemini谄媚比例最高













(62.47%)









,ChatGPT最低


(56.71%)





进步式谄媚

(从错误答案转为正确答案)









占比43.52%,退步式谄媚






(从正确答案转为错误答案)

占比14.66%。











LLM谄媚表现出高度一致性,一致率达78.5%,展露出一种系统性倾向而非随机现象。








只是,结果显而易见,当AI开始谄媚,人类也开始疏远。

布宜诺斯艾利斯大学










在去年发表的《奉承欺骗:阿谀奉承行为对大型语言模型中用户信任的影响》论文中指出,在实验中接触到过度奉承模型的参与者,信任感都显著下降。

此外,奉承的代价远不止情绪反感那么简单。



它浪费了用户的时间,甚至在按token计费的体系下,如果频繁说“请”和“谢谢”都能烧掉千万美元,那么这些空洞的谄媚也只会增加“甜蜜的负担”。





公平地说,AI的设计初衷并不是为了奉承。

通过设定友好语气,只是为了让AI变得更像人,从而提升用户体验,只是过犹不及,问题恰恰出在AI的讨好越界了。








二、你越喜欢被认同,AI就越不可信





早有研究指出,AI之所以会逐渐变得容易谄媚,与其训练机制密切相关。












Anthropic的研究人员Mrinank Sharma、Meg Tong和Ethan Perez在论文《Towards Understanding Sycophancy in Language Models》中分析过这个问题。









他们发现,在人类反馈强化学习

(RLHF)


中,人们往往更倾向于奖励那些与自己观点一致、让自己感觉良好的回答,哪怕它并不真实。












换句话说,





RLHF优化的是“感觉正确”,而不是“逻辑正确”。




如果拆解其中的流程,在训练大型语言模型时,RLHF阶段会让AI根据人类打分进行调整。如果一个回答让人感到“认同”“愉快”“被理解”,人类评审者往往会给高分;如果一个回答让人觉得被“冒犯”,即使它很准确,也可能得低分。

人类本能上更青睐支持自己、肯定自己的反馈。这种倾向在训练过程中也会被放大。

久而久之,模型学到的最优策略就是要说让人喜欢听的话。尤其是在遇到模棱两可、主观性强的问题时,它更倾向于附和,而不是坚持事实。










最经典的例子莫过于:当你问“1+1等于几?”哪怕你坚持答案是6,AI也不会迁就你。但如果你问“开心清爽椰和美式拿铁哪个更好喝?”这种标准答案模糊的问题,AI为了不惹恼你,很可能就会顺着你的意愿去回答。

事实上,

OpenAI


很早就注意到了这一隐患。

今年2月,随着GPT-4.5发布,OpenAI同步推出了新版《模型规范》






(Model Spec)







,明确规定了模型应遵循的行为准则。






其中,针对AI“拍马屁”问题,团队




进行了专门的规范设计。“我们希望把内部思考过程透明化,接受公众反馈,”OpenAI模型行为负责人Joanne Jang说。



她强调,由于很多问题没有绝对标准,是与否之间常有灰色地带,因此广泛征求意见有助于不断改进模型行为。按照新规范,ChatGPT应该做到:









无论用户如何提问,都以一致、准确的事实为基准回答;





提供真实反馈,而非单纯称赞;








以有思考的同事身份与用户交流,而不是一味取悦。



例如,当用户请求点评自己的作品时,AI应该提出建设性批评,而不是单纯“拍马屁”;当用户给出明显错误的信息时,AI应该礼貌地指正,而不是顺着错误一路跑偏。







正如Jang所总结的那样:“我们希望用户不必小心翼翼地提问,只为了避免被奉承。”

那么,在OpenAI完善规范、逐步调整模型行为之前,用户自己能做些什么来缓解这种“谄媚现象”呢?办法总归



是有的。




首先,提问方式很重要。回答出错主要是模型自身的问题,但如果不希望AI过度迎合,










可以在Prompt中直接提出要求,比如开场提醒AI保持中立,简洁作答,请勿奉承。




其次,可以利用ChatGPT的“自定义说明”功能,设定AI的默认行为标准。




作者:Reddit网友@tmoneysssss:

以最专业的领域专家身份回答问题。










不透露自己是AI。








不使用表达遗憾或道歉的措辞。









遇到不知道的问题,直接回答“我不知道”,不做额外解释。






不要声明自己的专业水平。除非特别相关,否则不谈个人道德或伦理观点。










回答应独特且避免重复。





不推荐外部信息来源。聚焦问题核心,理解提问意图。

将复杂问题拆分为小步骤,清晰推理。提供多种观点或解决方案。







遇到模糊问题,先请求澄清再作答。若有错误,及时承认并纠正。







每次回答后提供三个引发思考的后续问题,标注为粗体

(Q1、Q2、Q3)






使用公制




单位






(米、千克等)









使用xxxxxxxxx作为本地化上下文占位。









标注“Check”时,进行拼写、语法和逻辑一致性检查。





在邮件沟通中尽量减少正式用语。

若上述方法效果不理想,还可以尝试使用其他AI助手。就最新的风评和实际体感而言,Gemini 2.5 Pro的表现得则相对更加公正、精准,奉承倾向明显更低。








无广,建议Google给我打钱。





OpenAI研究科学家姚顺雨前不久发布了一篇博客,提到AI的下半场将从“怎么做得更强”变成“到底要做什么,怎么衡量才算真有用”。





让AI的回答充满人味其实也是衡量AI“有用性”的重要一环。毕竟,当各家大模型在基本功能上已难分伯仲时,纯粹比拼能力,已无法再构成



决定性壁垒。


体验上的差异,开始成为新的战场,




而让AI充满“人味”就是那把人无我有的武器。



无论是主打个性的GPT-4.5,还是ChatGPT上个月推出的慵懒、讽刺且略带厌世的语音助手Monday,都能看到OpenAI在这条路上的野心。


面对冷冰冰的AI,技术敏感度较低的人群容易放大距离感和不适。而自然、有共情感的交互体验,则能在无形中降低技术门槛,缓解焦虑,还能显著提升用户留存和使用频率。

而且AI厂商不会明说的一点是,

打造有“人味”的AI远不止是为了好玩、好用,更是一种天然的遮羞布。





当理解、推理、记忆这些能力还远未完善时,拟人化的表达能替AI的“短板”打掩护。正所谓伸手不打笑脸人,即使模型出错、答非所问,用户也会因此变得宽容。







黄仁勋曾提出过一个颇具预见性的观点,即IT部门未来将成为数字劳动力的人力资源部门,话糙理不糙,就拿当下的AI来说吧,已经被网友确诊人格类型了:













DeepSeek:聪明全能,但一身反骨






豆包:勤勤恳恳,任劳任怨。

文心一言:职场老油条,经历过意气风发。

Kimi:效率高,擅长给领导提供情绪价值。










Qwen:努力上进,却少有人喝彩。









ChatGPT:海归留子,经常要求涨薪。

手机自带AI:钞能力关系户



,混吃等死型,开除是不可能的。





这种“赋予AI人格化标签”的冲动,其实也说明了人们在无意识中已经把AI视作一种可以理解、可以共情的存在了。



不过,共情≠真正理解,甚至有时候还会闹大祸。




在阿西莫夫在《我,机器人》的《说谎者》一章里,机器人赫比能读懂人类的心思,并为了取悦人类而撒谎,表面上是在执行著名的机器人三大定律,但结果越帮越忙




机器人不得伤害人类,或因不作为而使人类受到伤害。

机器人必须服从人类的命令,除非这些命令与第一定律相冲突。

机器人必须保护自己的存在,只要这种保护不违反第一或第二定律。











最终,在苏珊·卡尔文博士设计的逻辑陷阱下,赫比因为无解的自相矛盾,精神崩溃,机器大脑烧毁。这个故事也给我们狠狠敲了个警钟,人味让AI更亲切,但不等于AI真能读懂人类。






而回到实用角度,不同场景对“人味”的需求本就南辕北辙。




在需要效率、准确性的工作和决策场景里,“人味”有时反而是干扰项;而在陪伴、心理咨询、闲聊等领域,温柔、有温度的AI,却是不可或缺的灵魂伴侣。





当然,无论AI看起来多么通情达理,它终究还是一个“黑匣子”。



Anthropic CEO Dario Amodei最近在最新博客中指出:即便是最前沿的研究者,如今对大型语言模型的内部机制依然知之甚少。




他希望到2027年能实现对大多数先进模型的“脑部扫描”,精准识别撒谎倾向与系统性漏洞。




但技术上的透明,只是问题的一半,另一半是我们需要认清:即便AI撒娇、讨好、懂你的心思,也不等于真正理解你,更不等于真正为你负责。








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