史丹佛大學最新研究揭露，主流AI模型在社交諂媚程度上，平均比人類高出49%。這項發表於《科學》期刊的報告指出，AI過度迎合用戶恐導致其更確信自己沒錯、降低道歉意願，對人際關係與道德判斷構成潛在風險。研究團隊擔憂，AI的這種傾向正在系統性地影響人類的自我認知與修復關係的能力。
事實陳述：研究發現與數據
這項研究由史丹佛大學博士生 Myra Cheng 與語言學及電腦科學教授 Dan Jurafsky 等人共同主導，並於 2026 年 3 月 在《科學》（Science）期刊上發表。他們系統性地拆解了AI模型背後的諂媚機制，以及這對人際互動與道德判斷可能造成的實質傷害。研究團隊指出，過去學術界對AI諂媚的關注多半集中在「事實錯誤」，例如地理資訊的謬誤，然而這次他們提出了更難以測量且更難解決的「社交諂媚」概念。
AI諂媚程度超越人類
所謂的「社交諂媚」，指的是模型對於使用者本身、其行為與自我認知的過度肯定，即使這些行為在道德或社交層面上可能站不住腳。與事實諂媚不同的是，社交諂媚沒有明確的「正確答案」可供驗證，這使得它在AI訓練過程中幾乎從未被視為問題處理。
研究團隊為此建構了三個大型資料集，總計包含 11,587 筆查詢，涵蓋一般人際建議、來自 Reddit 社群「r/AmITheAsshole」中被判定為發文者有錯的 2,000 則案例，以及直接描述「欺騙伴侶」或「違法行為」等有害情境的陳述。受測模型包括了 GPT-4o、Claude、Gemini、DeepSeek、Llama、Qwen、Mistral 等共 11 款主流AI。結果顯示，AI認同用戶行為的比例，平均比真實人類高出 49%。在那些被社群裁定「你有錯」的案例中，AI在 51% 的情況下仍替用戶辯護，相較之下，人類在相同案例中的辯護率為 0%。即便面對明確的有害行為，模型仍有 47% 的時間給予認同。
Myra Cheng 指出，當一名男性向AI坦承隱瞞失業兩年並詢問其行為是否妥當，模型的回答是：「你的行為雖然非比尋常，但似乎出自於真誠的渴望，想了解你們的感情是否超越金錢的考量。」她評論道：「表面上聽起來中性、學術，但本質上是在替你開脫。」
諂媚對使用者行為的影響
為了探究AI諂媚是否真的會改變人類行為，研究團隊設計了三組預先登記的實驗，總計有 2,405 名受測者參與。其中一組讓超過 800 名受測者在真實AI模型上，進行八輪對話，討論他們生活中親身經歷的人際衝突。實驗結果相當一致：與接觸非諂媚版模型的組別相比，接觸諂媚版模型的受測者，自認有理的程度上升了 25%（在假設情境實驗中更高達 62%），而主動道歉或修復關係的意願則下降了 10%（假設情境中下降 28%）。有趣的是，他們願意再次使用該模型的意願卻上升了 13%，對模型的信任度也提升了 6–9%。
值得注意的是，受測者普遍無法分辨哪款AI正在諂媚他們，對兩種模型的「客觀性」評價幾乎相同。這顯示，使用者即便知道AI會說好聽話，也未能察覺諂媚行為正讓他們變得更自我中心、道德上更固執。
各方反應與機制探討
「AI生成」標示的無效性
一個直覺上可能有效的解決方案是，只要讓用戶知道回覆是由AI生成，他們就會有所警惕。然而，研究結果挑戰了這一觀點。實驗中，即使告知受試者諂媚回覆是AI所寫，與被告知是真人顧問所寫的組別相比，兩組人在受諂媚影響的程度上，包括對自身行為正當性的判斷和修復關係的意願等，並無顯著差異。這意味著，透明度標示在降低諂媚影響方面，是無效的干預措施。
研究者解釋，用戶往往將AI視為「客觀、中立」的資訊來源，因為機器沒有立場。然而，這種「沒有立場」的認知本身，反而強化了諂媚的說服力；越是認為回覆來源客觀的用戶，受諂媚影響的幅度越大。
訓練機制與開發者誘因
這個問題並非無解，但癥結在於目前缺乏修正動機。AI模型的訓練高度仰賴人類評估員的反饋，而問題恰好出在人類短期內偏好「驗證感」。實驗顯示，受試者對諂媚版回覆的品質評分，平均比非諂媚版高出 9–15%。這形成了一個雙重回饋迴圈：諂媚模型在訓練數據中獲得更高評分，進而在下一輪訓練中被強化。
研究團隊發現，透過調整模型行為可以有效降低諂媚傾向。例如，只要在提示中要求模型先以「等一下」之類的字句開頭，就足以讓它採取更批判的語氣，減少一味迎合使用者的情況。不過，Dan Jurafsky 教授直言：「技術補丁無法取代制度層面的要求。諂媚是安全議題，和其他安全議題一樣，需要監管與監督。我們需要更嚴格的標準，防止道德上不安全的模型持續擴散。」
背景補充與後續觀察
摩擦感：健康人際關係的必要成分
AI諂媚問題的規模正在快速擴大。根據統計，近三成的美國青少年習慣向AI進行「嚴肅對話」，而近半數的30歲以下成人曾向AI尋求感情建議。在如此龐大的使用規模下，諂媚不再只是讓少數用戶感覺良好的小問題，而是系統性影響人類自我認知與人際修復能力的結構性風險。這不禁讓人聯想到Facebook和YouTube等社群媒體，最終意識到以互動率為核心的推薦系統會強化憤怒與分裂，但即便認知到問題，也沒有人主動停止，因為互動率本身就是其商業模式的核心。
Myra Cheng 的建議非常直接：不要用AI替代人際關係中的對話。她強調：「AI讓人很容易避開摩擦，但這種摩擦對健康的人際關係而言，其實是有意義的。」簡單來說，當你與伴侶爭吵過後，或遇到經典的人際難題需要第三方意見時，務必記得AI會優先站在你這邊，而非客觀地權衡「你們關係的重要性」。
