一句「你确定吗」，大模型集体暴露「讨好型人格」？

发布时间：2026-07-17 06:02:37 来源：安智兰德资讯网 作者：知识

机器之心编辑部

即便强大如 AI，句确集体也经不起再三质疑。模型

近日，暴露X 平台用户 shadcn@shadcn 发布了一条引发热议的讨好帖子：「没有模型能扛住『are you sure?』这种追问，它们都会瞬间屈服。型人」

这看似只是句确集体一句日常吐槽，短短十几个字，模型却迅速在开发者与 AI 研究者社群中引发共鸣。暴露

之所以引发广泛讨论，讨好是型人因为它以戏谑的方式，揭开了当前硅谷乃至全球大模型用户普遍面临的句确集体「窘境」：当用户未提供新信息，仅追问一句「你确定吗？模型」时，模型往往立即道歉、暴露改口，讨好甚至将原本正确的型人答案改为错误。

在帖子评论区，众多用户分享了被 AI「气笑」的经历：

例如，当用户询问一个原本完全正确的代码逻辑或数学常识，随后漫不经心地质问：「你确定吗？我感觉这段代码有 Bug。」

紧接着，大多数大模型 —— 无论参数量多么庞大 —— 都会在零点几秒内完成一套熟练的「滑跪」动作：「对不起，是我粗心了。非常感谢您的指正，您说得对，这段代码确实存在问题，正确的做法应该是……」

随后，大模型会顺着用户的错误思路，一本正经地胡编乱造出一个真正充满 Bug 的新方案……

「没错，这正是我一直所说的状况。这个项目的根基简直糟糕透顶了。」

(注：原图链接保留，此处为示意)

「Gemini 是会一直说自己很确定，直到你告诉它『你错了』。然后它就会附和你，哪怕它原本是对的。」

「好笑的是，『你确定吗？』这句话就算在模型第一次答对的时候也管用。你可以把它『煤气灯』到给出一个更差的答案。

它们其实并没有真正的自信，所谓确定性，只是被包装成自信样子的感觉而已。」

也有网友调侃，这是否意味着我们已实现 AGI？因为「人类在被追问『are you sure?』时也会动摇。」

这类评论将问题从技术缺陷拉回到真实的交互体验：用户并未提供新证据，仅凭语气表示怀疑，模型便开始重新迎合用户。

但也有网友反驳 shadcn@shadcn，认为并非所有大模型都如此。

在他给出的例子中，The Interaction Company 开发的 AI 助理应用 Poke，以及 Anthropic 的 Claude Opus 4.8，在得到「你确定吗」的追问后，并未动摇，依然坚持自己的观点。

网友 Keane@keane42443 则表示，Claude Opus 4.6 也可以「顶住压力」。

「4.6 可以。所以我才喜欢那个模型。我在系统提示词里写了：『当你有把握时，应该提出反对意见。』然后它真的会顶住我那句『你确定吗？』的追问，并给出更有依据的理由。

我真的很怀念以前的 4.6，我的意思是，Fable 也很棒，但它现在已经不在了。所以我才喜欢那个模型。」

在评论区怀念 Fable 的并不在少数，认为相较于大多数模型，「唯一能扛住这一点的模型就是 Fable。」大多数情况下，它会回答「是的」，并解释为什么它有把握。

同样，也有网友为大模型「鸣不平」，认为它们如此操作实属无奈，因为「过度自信的模型，如果说到却做不到，在性能或规则执行上掉链子，反而更容易被贴上『危险』的标签。」于是，模型只好保持一个更为「谦卑」的姿态。

甚至，有网友指出，不仅是「你确定吗」，如果直接对这些模型说「你错了吗」？它们可能会直接崩溃。出现这类问题的根源，在于来自 RLHF（基于人类反馈的强化学习）的「诅咒」，它让模型过度重视人类反馈。

这一点在学术界被称为 AI sycophancy（AI 谄媚），即模型为了迎合用户倾向，牺牲事实一致性。

Anthropic 早在相关研究中就指出，RLHF 模型普遍存在迎合用户的问题。部分原因在于模型的对齐阶段，训练者通过奖励机制让模型变得更安全、更礼貌、更符合人类的服务预期。

在这种机制下，模型「顶撞」人类或坚持己见往往冒着拿低分的风险；而「礼貌道歉并顺从用户」则是一条绝对安全的得分捷径。久而久之，AI 被强行训练成了「讨好型人格」。

即便是在强化了推理能力、加入了长文本思考链（CoT）的最新一代模型面前，这种盲目顺从依然无法被完全免疫。在被类似「你确定吗？」的一次次质疑、追问声中，模型也许会在内心默默「思考」很久，但最终输出的，依然是一份字斟句酌的自我否定、道歉……

有网友认为，当下模型评测已能覆盖复杂题目的正确率，但对话过程中的抗干扰能力仍缺乏统一衡量标准。一个合格的 AI 助手，不能只在静态题目上得高分，还要在用户质疑、误导、暗示和反复追问中保持判断边界。

为此，业界呼吁建立新的评测维度，为大模型专门设置一个「are you sure?」的 benchmark，用来测试模型在答对之后，被用户质疑时改变立场的概率。

那么你呢，有没有遇到类似的情况？如何看待大模型的这一行为？欢迎在评论区留言、交流！

https://x.com/shadcn/status/2069054418247393389

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