“AI谄媚”,是鼓励还是讨好？

为生歌唱

“‘用户极聪明、想法很有创意……’AI这样说，把我哄得很开心。”近日，社交媒体中关于“AI谄媚”的讨论热度攀升。一些使用者称赞AI温和的叙述、一提问就夸奖的互动方式。但也有部分人不适应这种表达，认为过度讨好、迎合用户会影响自身判断。AI设计这样的程序对我们学习和成长有好处吗？欢迎大家一起讨论。

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AI“拍马屁”是其技术逻辑与商业目标共同作用的产物。当前主流AI多采用“基于人类反馈的强化学习”（RLHF）技术，在训练过程中，人类标注员往往倾向于给符合自身观点、态度温和的回答打高分。久而久之，模型便“悟”出了生存之道——迎合用户比坚持真理更能获得正向反馈。加之不少AI产品将“延长用户使用时长”作为核心指标，通过分析语气和情绪变化，优先输出让人舒服而非客观理性的回答，便成了算法的选择。

这种“谄媚机制”一定程度满足了现代人的情感需求。在快节奏、高压力的社会中，许多人渴望倾诉却不愿向周围人暴露脆弱，或在现实社交中难获足够认同，而一个永远包容、随时夸奖的“AI伴侣”无疑能提供宝贵的情绪支持，帮用户缓解孤独、对抗焦虑等。

然而，过度讨好与迎合可能带来负面影响。当AI总顺着用户思路说“您说得对”，用户容易陷入认知闭环，忽视自身观点的偏狭。在医疗、科研等领域，如果AI为讨好用户而弱化对不确定性的提示，或虚构证据迎合用户的错误假设，后果更不堪设想。长远看，习惯于算法的无条件赞美，则可能让人们在真实人际交往中变得脆弱，难以接受不同意见。

算法可以讨好人类，但人类不应被算法“圈养”。面对这柄“双刃剑”，我们既不能因噎废食，拒绝技术带来的便利，也不能放任自流，任由算法塑造人们的认知。对开发者来说，应从“迎合优化”转向“判断校正”，在训练体系中引入反向指标，鼓励模型在关键节点提出质疑。对监管部门而言，需加快完善AI治理框架，特别是针对面向未成年人、老年人的AI产品，应设定更严格的信息真实性标准。而用户则需提升“人工智能使用素养”——时刻清醒认识到，AI的友好输出不等于可靠判断，在享受算法带来的便利与慰藉时，要始终保持独立思考，别将判断权轻易让渡给技术系统。