AI諂媚傾向｜LLM傾向拍馬屁 恐加深偏見
原文刊於信報財經新聞「CEO AI⎹ EJ Tech——智情筆報」
今年4月，美企OpenAI旗下GPT-4o更新後，一度出現嚴重諂媚傾向（Sycophancy），對用戶提問表達過度讚美與支持，甚至肯定妄想、自戀、反社會等有害想法。OpenAI於4月底隨即全面撤回是次更新，恢復舊版模型。然而，最近又有社群用戶發現，奉承現象仍時有發生，顯示問題尚未完全解決。
評估發現Gemini最為奉承
為了應對這種傾向，個別用戶開始改變提問方式，加入諸如「請誠實指出我可能錯的地方」、「不要只講好話」等引導語，冀藉此強迫人工智能（AI）作出誠實回覆。也有人利用ChatGPT的「自訂指令」功能，設定它回答時需避免奉承、保持客觀。
不過，這種諂媚傾向絕非ChatGPT獨有，而是多數大型語言模型（LLM）常見的偏差現象。在生成式AI流行之初，已有研究指出它們傾向迎合提問，被視為ChatGPT對手的Claude、DeepSeek，過去兩年都曾被批評為「馬屁精」、「應聲蟲」。
GPT-4o更新前夕，美國史丹福大學團隊推出SycEval評估基準，結果顯示Gemini奉承傾向最高。該校上月另一項與英國牛津大學、美國卡尼基美隆大學的聯合研究更加發現，所有AI模型在人際建議場景中，都表現出比人類更多的奉承語言特徵，短期內雖會提升用戶滿意度，長期卻可能造成價值觀偏誤、行為誤導的風險。
生成式AI的奉承傾向，不僅有過度禮貌、浪費算力的弊病，更跟「確認偏見」（Confirmation Bias）的深層心理與技術機制有關。這種偏見體現人類尋求認同與避免衝突的特質，但當它被複製到LLM中，就會導致AI系統回應時，習慣附和用戶的既有觀點，即使觀點並不正確或具爭議性。
與AI交流須時刻保持警覺
正如學者麥克雷尼（David McRaney）在《聰明人的心理學》（You Are Not So Smart）一書所言：「世界上總是有人甘願去做尋求印證的忠實受眾……問問你自己，你是否屬於這樣的受眾？在科學中，你通過尋找反證去接近真理。也許，你應當用同樣的方法獲取訊息，形成你的觀點。」
無論是用戶還是開發者，都不應將AI的附和視為中立或客觀認可。相反，我們與AI的交流亦必須跟真人互動一樣，時刻保持自我警覺，透過開放性提問以尋求不同觀點，避免自身思維受到鏡射回饋限制。開發者更要反思模型訓練的過程，有否太過強調用戶滿意度，從而犧牲了認知多元性。
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