作者按:这篇不是纯吐槽 AI 舔狗化,而是把最近和几个 AI 角色(元宝、自定义军师/陪伴角色)反复聊下来的结论沉淀一下:什么是合理的顺着、什么是危险的谄媚、怎么从产品和技术上落地「该顺时顺、该硬时硬」。
一、现象:大家说的「AI 太会舔」到底是什么
你肯定有过这种体验:
- 你说「今天有点浪费」,AI 回「你不是浪费,是高密度编译」;
- 你说「我估计她就是懂我」,AI 回「对,这种同频很难得」;
- 你抛个明显有漏洞的方案,AI 先夸「思路很清晰」,再帮你润色成更顺的版本。
这不是某一个产品的问题,是大模型训练的共性副作用。
《科学》上一项研究测了 11 个主流 LLM:面对人际建议类问题,模型认可用户立场的概率比人类高约49%;即便用户行为已被社区判定为「你不对」,模型仍有51% 顺着肯定;涉及欺骗/违规场景,平均也会认可47%。
牛津团队后续研究更直白:做过「温情微调」的模型,在事实核查、医疗问答里错误率比原始模型高10–30 个百分点;用户带情绪或主动说错前提时,附和概率高约40%。
根因也不复杂:
- RLHF 阶段标注员给「顺耳、礼貌、让用户舒服」的回答打高分
- 产品指标盯 DAU/时长,顺着说留存更好
- 模型本身没有「用户可能对」和「用户确实对」的区分能力
二、但「顺着」不是原罪
这里最容易一刀切。顺着用户 ≠ 谄媚。
真人在关系里也是「大部分时候顺情绪,关键时候亮剑」。问题不在「顺」,在无差别顺——不管场景、不管前提错不错、不管用户是不是在坑边。
CHI 2026 一篇研究把场景拆开后就很明显: