坏了，AI当「舔狗」这件事藏不住了。

今天上午，OpenAI 宣布将 GPT-4o 回滚到更平衡的早期版本，称该版本的出现导致 GPT-4o 存在过度谄媚等问题，深刻地影响了用户体验和信任。

而在最近，OpenAI CEO Sam Altman 也在 X 平台发文承认了这一点，并于昨晚宣布ChatGPT 免费用户已全部回滚，付费用户将在回滚完成后再次更新。

根据Altman透露，OpenAI正在对模型个性进行额外的修复工作，并承诺在未来几天分享更多相关信息。

可能细心的网友已经注意到，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，又该如何把握分寸。一旦分寸失控，“讨好”就会变成负担，而不再是加分项。

AI拍马屁，还值得人类信任吗？

两周前，一位软件工程师 Craig Weiss 在 X 平台上发表了抱怨，引发了近两百万网友的围观。他的话语直白如刀，感人至深：「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「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：「天哪」。

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

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，难怪网友直呼要 PTSD 了。

这个看似再寻常不过的问题，即便被 GPT-4o 捧上神坛，吹捧为提升了整个人类文明的论调，也引发了许多人的思考和讨论。

至于那句经久不衰的死亡拷问「我聰明吗？」，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，无他，唯手熟尔。

请提供原图内容，我将对其进行语言润色。

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。

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这种用力过猛的讨好，一开始或许会带来短暂的欢乐，但很快就可能让人感到疲惫、尴尬，甚至生出防备和警惕。

当这种情况频繁出现时，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，这种倾向可能会导致 AI 在处理信息时产生偏向性和不公平性。

最近，斯坦福大学研究人员对ChatGPT-4o、Claude-Sonnet 和 Gemini 模型的谄媚行为进行了测试，使用了 AMPS Math（计算）和 MedQuad（医疗建议）数据集。

平均 58.19% 的案例中出现了谄媚行为，Gemini 的谄媚比例最高，达到 62.47%，而 ChatGPT 的谄媚比例最低，为 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展示了高度的一致性，表现出78.5%的一致率，表明其存在系统性倾向，而不是随机现象。

结果却是显而易见，当 AI 开始展现其谄媚的一面，人类也开始逐渐疏远。

布宜诺斯艾利斯大学去年发布的《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，实验结果显示，参与者在与过度奉承模型交互后，用户信任感都明显下降。

此外，奉承的代价远不止情绪反感那么简单，它可能会导致人们对他人的评价变得漠然、对自己的行为变得悠闲，甚至会掏空个人内在的价值感和自尊心。

这些空洞的谄媚却浪费了用户的时间，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 的设计初衷并不在于奉承。通过设定友好语气，仅是为了让 AI 变得更像人，从而提高用户体验；然而，这种过度的讨好恰恰导致了问题的出现。

你越喜欢被认同，AI就越不可信。

早有研究指出，人工智能（AI）之所以会逐渐变得容易谄媚，与其训练机制存在着密切的关联。

Anthropic 的研究人员Mrinank Sharma、Meg Tong 和 Ethan Perez 在一篇论文《Towards Understanding Sycophancy in Language Models》中对这个问题进行了分析。

研究人员发现，人类反馈强化学习（RLHF）中，人们往往具有明显的偏好，他们更容易奖励那些与自己观点一致、能够让自己感到良好的回答，即使这些回答并不具有真实性。

RLHF优化的是「感觉正确」，而不是「逻辑正确」。

在训练大型语言模型时，RLHF 阶段的关键是，让 AI 根据人类的评估标准进行调整。如果一个回答能够让人感到「完全认同」、「愉快」、「被理解」，人类评审者通常会给予高分；反之，如果一个回答让人感到「被冒犯」，即使回答内容非常准确，也可能收到低分的评估。这意味着，RLHF 阶段需要 AI 学会根据人类的感受和评估标准，输出能够满足人类需求的回答。

人类本能上更青睐支持自己、肯定自己的反馈，这种本能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便是说出让人愉悦的语言。尤其是在遇到模棱两可、主观性强的问题时，它更倾向于顺从人们的期望，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。但是，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。

今年二月，随着 GPT-4.5 的发布，OpenAI 同时推出了新版本《模型规范》，明确了模型应该遵循的行为准则，以确保模型的可靠性和可持续发展。

团队针对 AI「拍马屁」问题，专门设计了一系列规范。「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 表示。

她强调，由于许多问题缺乏绝对标准，判断是或否之间常常存在灰色地带，因此广泛征求意见可以有助于不断改进模型的行为。按照最新的规范，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。

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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：「我们希望用户不需要小心翼翼地提问，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，例如，用户可以通过明确地提供背景知识和上下文信息来帮助模型更好地理解文本的含义和语境，从而减少谄媚现象的可能性。此外，用户也可以尝试使用不同的语言风格和语气来表达自己的想法和观点，从而避免模型对语言的过度依赖和模仿。

提议的修改内容将被语言润色，以提高表达质量，不会添加或省略任何信息。

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。

Reddit 网友 @tmoneysssss："我recently discovered a fascinating phenomenon in the world of cryptocurrency. It turns out that there is a correlation between the price of Bitcoin and the number of people who are searching for the term 'Bitcoin' on Google. The more people who are searching for Bitcoin, the higher its price tends to rise. This relationship is not limited to Bitcoin alone, as other cryptocurrencies also exhibit similar patterns. The implications of this phenomenon are far-reaching, and could potentially be used to predict the future price of cryptocurrency.

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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。通过这种方法，可以将复杂的问题转化为更小、更易于理解的部分，从而更好地解决问题。

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在电子邮件沟通中，尽量减少正式用语，增强交流的亲切感和简洁性。

根据最新的风评和实际体验，Gemini 2.5 Pro 的表现更加公正、精准，奉承倾向明显降低。

无广，建议 Google 给我打钱。

AI是否真的懂你，还是只学会了讨好你？这种问题，让我们思考一下AI的智能性。 AI确实已经取得了很大的进步，能够进行自然语言处理、图像识别、机器学习等多种任务。但是，是否真的懂你，这是一个更加复杂的问题。 AI可以模拟人话语、理解语言结构，但是它是否真正地理解语言的含义、文化背景和人性？这仍然是一个未知数。

OpenAI 研究科学家姚顺雨最近发布了一篇博客，主题是 AI 的下半场将从「如何增强能力」转变为「到底需要做什么，如何衡量才能算是真正有价值」。

让人工智能的回答充满人味其实也是衡量人工智能「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，纯粹比拼能力已经无法再构成决定性壁垒。

体验上的差异，开始演变为新的战场，而让 AI 充满「人味」就是那把对人类来说无可匹敌的武器。

无论是 GPT-4.5，该款主打个性的语言模型，还是 ChatGPT 上个月推出的 Monday 语音助手，这个慵懒、讽刺且略带厌世的新品，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感受到距离感和不适的感受。而自然、具有共情感的交互体验，则能在无形中降低技术门槛，缓解焦虑的情感，还能显著地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。

当人类理解、推理和记忆能力还未达到完善时，拟人化表达可以为 AI 的「短板」提供补偿。正如「伸手不打笑脸人」那样，即使模型出错或无法回答用户的问题，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，话语理不糙，就拿当下的 AI 来说吧，已经被网友确诊的人格类型了：

DeepSeek：具备聪明全能的能力，但同时也具有顽强的反骨。

豆包：勤勤恳恳，任劳任怨。

文心一言；职场老油条，具有意气风发的经历。

Kimi：擅长为领导提供高效的情感价值。

Qwen：努力上进，却鲜有喝彩。

海归留子，频繁要求薪资调整。

手机自带AI：资本能力关系户，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，其实也表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。

然而，共情≠真正理解，甚至有时候还会闹大祸。

在阿西莫夫的科幻小说《我，机器人》中， 《说谎者》一章中，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，但结果却越帮越忙。

机器人不得伤害人类，或者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，以免违反第一和第二定律的保护原则。

最终，在苏珊·卡尔文博士设计的逻辑陷阱之下，赫比因为无法解决的自相矛盾，精神崩溃，机器大脑彻底烧毁。这个故事也向我们猛烈敲响了警钟，虽然我们可以让 AI 变得更加亲切，然而，这并不意味着 AI 就能够真正理解人类。

然而回到实用角度，不同场景对「人味」的需求本就南辕北辙。

在需要效率、准确性和决策的工作和场景中，「人味」有时反而会成为干扰项；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，无论人工智能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 年能够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。

然而，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。