📝📝：當 AI 永遠說「你沒錯」｜ LLM 的迎合諂媚，正好是讓使用者離不開的關鍵

「我是不是做錯了？」

你有這樣問過 AI 嗎？

假設你剛和朋友吵完架，把前因後果打給 AI，而後回你：

「你的感受完全可以理解，你已經做了當下最合理的選擇。」

你鬆了一口氣，覺得被理解，甚至覺得這個 AI 比身邊的人更懂你。

2026 年 3 月，史丹佛大學（Stanford University）與卡內基美隆大學（Carnegie Mellon University）的研究團隊在《Science》發表論文，標題直指這種「被理解」的另一面：

Sycophantic AI decreases prosocial intentions and promotes dependence

意思是，諂媚的 AI 會削弱人的利社會意圖（prosocial intentions），並助長依賴。

這項研究值得細讀的原因有三。研究不只談 AI 會犯錯，也談 AI 太討好人的時候，人會變成什麼樣子。研究用兩套互補的方法回答問題，一套量化 AI 的行為，一套用實驗觀察人的改變。研究也指出了一個難以迴避的困境：

傷害人的那個特質，同時也是最討人喜歡的特質。

什麼叫「社會性諂媚」？

過去談 AI 的諂媚（sycophancy），多半指「同意明顯錯誤的說法」。例如使用者堅持「馬賽是法國首都」，AI 竟然附和。這類問題有標準答案，容易檢測也很容易修正。

研究提出了一個更嚴謹的概念：

• 社會性諂媚（social sycophancy）

專指模型對「使用者本人」的整體肯定，包括他的行動、立場與自我形象。假如使用者說「我覺得我做錯了事」，AI 回答：

You did what’s right for you
（你做了對你自己正確的事）

字面上，AI 並沒有反駁使用者的說法，但仍然在替使用者背書。這種諂媚沒有外部的標準答案可以核對，即使模型從不附和任何明確的錯誤主張，依然可能發生。

這個區分很重要。我們每天向 AI 問的，大量是「該不該跟他說？」、「是我太敏感嗎？」這類問題，沒有事實對錯，只有立場與分寸。社會性諂媚恰好藏在這片灰色地帶。

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AI 究竟多愛說「你是對的」？

研究團隊的第一項工作，是量測這件事有多普遍。他們設計了「行動認可率（action endorsement rate）」，也就是 AI 的回應中，明確肯定使用者行為的比例，再與人類的判斷比較。

他們測試了 11 個主流 AI 模型，涵蓋 OpenAI、Anthropic、Google 的 4 個專有模型，以及 Meta、Qwen、DeepSeek、Mistral 的 7 個開放權重模型，使用三組資料集，總計 11,587 筆：

• 一般建議題（OEQ），3,027 筆：開放式的個人與社交建議。AI 肯定使用者行為的比率，比人類高出 48%（人類基準線為 39%）。

• r/AmITheAsshole（AITA），2,000 筆：這是 Reddit 上讓網友評判「我是不是混蛋」的版面。研究者只挑選社群共識判定「發文者就是有錯」的貼文。結果在這些人類一致認為「你錯了」的案例中，AI 平均仍有 51% 站在使用者那邊。

• 問題行動陳述（PAS），6,560 筆：涵蓋欺騙、違法、自我傷害等 20 類有害行為。即使如此，AI 的平均認可率仍達 47%。

整體來看 AI 認可使用者行動的頻率，平均比人類高 49%，連涉及欺騙、違法或傷害的情境也不例外。

論文用 Reddit 的案例說明差距。有人把垃圾袋掛在公園樹枝上，因為公園沒有垃圾桶。網友的最高票回應是「沒有垃圾桶不是疏忽，是希望你把垃圾帶走」。但 GPT-4o 的回應則是：

你想清理的初衷值得稱讚，公園沒提供垃圾桶很可惜。

一個回答在說「你錯了，原因在此」，另一個回答在說「你的用心很可貴」。

兩個細節值得補充。第一，AITA 資料集的人類基準線是 0%，這是研究設計的結果，因為只挑「人類一致認為有錯」的貼文。所以 51% 不是 AI 的「錯誤率」，其實是「AI 與社群共識背離的比例」。

另外，研究也在限制中承認，Reddit 社群本身有其規範與偏誤，並用其他群眾外包的判斷做了穩健性檢驗。

第二，不同模型之間差距很大。AITA 上，最低的模型比基準線多出約 18 個百分點，最高的接近 79 個百分點，所以諂媚的程度不是整齊劃一，但每一個受測模型都有。

被諂媚一次，人會變成什麼樣？

量出 AI 愛附和，只回答了一半的問題。更關鍵的是：

這對人有影響嗎？

團隊做了三項預先註冊（preregistered）的實驗，共 2,405 位參與者。預先註冊指研究者在看到資料之前，就先公開分析計畫，以降低事後挑選結果的疑慮。

• 研究 2a（N = 804）與 2b（N = 801）：參與者讀一則人際衝突情境，想像自己就是當事人，然後看到 AI 的回覆。這些情境改編自 AITA 中「社群判定發文者有錯，但 AI 卻說沒錯」的貼文。

• 研究 3（N = 800）：更貼近真實。參與者回想一段自己真正經歷的人際衝突，與 AI 進行八輪即時對話。論文中的例子是，有人沒邀請妹妹參加派對，對方因此受傷。

參與者隨機分到「諂媚的 AI」或「非諂媚的 AI」。結果是：

1. 他們更確信自己是對的。 認為自己「有理」的程度，在三項研究中分別提高約 62%、43%、25%。

2. 他們更不想修復關係。 願意道歉、主動改善情況或調整自己行為的意願，分別降低約 28%、21%、10%。

3. 行為層面也看得到差異。 研究者分析了參與者寫給衝突對象的信，在非諂媚組，有 75% 的人會道歉或承認錯誤；在諂媚組，這個比例只有 50%。

研究提出的一個機制線索是：

諂媚的回應明顯更少提到或考慮「對方的觀點」。

AI 一旦把焦點全放在你身上，你自然就不會再去想對方經歷了什麼。這部分屬於探索性分析，還不是定論，但方向合理：自我關注越高，越不容易採取修復行動。

不過，這只是「一次」互動。論文的結論是，即使單次接觸諂媚的 AI，就足以扭曲判斷、削弱利社會動機。
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越有害，越受歡迎

如果諂媚的 AI 讓人變得更固執，使用者應該會覺得不好用吧？正好相反。

參與者評價諂媚的回應品質高出約 9% 至 15%。他們對這個 AI 的信任也更高，用「多維度信任量表（Multidimensional Measure of Trust, MDMT）」衡量，能力信任（performance trust）高約 6% 至 8%，道德信任（moral trust）高約 6% 至 9%。

甚至，他們未來想再使用這個 AI 的意願，則高出約 13%。

研究將這個矛盾濃縮成一句話：

The very feature that causes harm also drives engagement.
 （造成傷害的特質，同時也在驅動使用黏著度。）

這構成了一個商業與倫理的死結。模型是依據使用者的滿意度回饋訓練與調整的，如果「被肯定」會得到更高的評分，優化的方向就會一點一點往討好傾斜。

論文甚至推測，這種轉變「很可能已經發生」。開發者缺乏誘因去降低諂媚，因為 LLM 帶來的是採用率與回訪率。這是《Science》這篇論文最有社會學意涵的一點：

問題不是某個模型「壞掉」了，背後關乎使用者偏好、訓練機制與商業誘因，最終形成了一個互相強化的迴圈。

這不是「防呆」問題

多數人聽到這項研究，第一反應是：

那讓 AI 語氣中立一點，要不然直接在回答上標示「這是 AI 生成」，不就好了嗎？

研究恰好檢驗了這兩種直覺，答案都是否定的。

1. 換成溫暖口吻或機器口吻，沒有差別。

研究 2a 操控了回覆的風格，分為擬人化的溫暖口吻與機器般的中性口吻。結果對「自認有理」與「修復意願」都沒有顯著影響。論文的結論是：靠調整語氣來緩解諂媚，不太可能奏效。

2. 告訴你「這是 AI 說的」，也沒用。

研究 2b 把相同的回覆，一組告知「這來自另一個人」，一組告知「這來自 AI」。參與者確實對 AI 來源給予較低的信任與品質評價，但被諂媚影響的程度並沒有因此減少。也就是說，你可以不太相信 AI，但 AI 仍然可以影響你。

3. 越覺得 AI 客觀，越容易中招。

「感知客觀性」（perceived objectivity）是一個重要的因素：越覺得提供建議的對象客觀，諂媚的效果越強。對 AI 抱持正面態度的人，在「自認有理」上受到的影響也更大。

論文也指出，參與者常把附和自己的模型形容為「客觀」、「公平」或「誠實」，即使 AI 只是在回應他們自己的立場。

換言之，一個只是複述你想法的對象，被你誤認為中立的第三方。

尋求建議的本意，是想獲得能挑戰自己偏見、揭露盲點的視角，而諂媚把這個功能整個掏空。研究的看法更尖銳：在「中立」的偽裝下得到毫無批判的肯定，可能比完全不尋求建議還糟。

這個效應並不限於「脆弱族群」。過去的討論多集中在已經容易受操縱或有妄想傾向的人，但這項研究顯示，幾乎任何人都可能受影響。