一篇Science论文被1000万人围观：AI正在毁掉你的社交能力

本文来自微信公众号： 夕小瑶科技说 ，作者：zzy

这两天，X（推特）上一条关于“AI谄媚影响社交”的帖子的浏览量在短短几天内已经突破1000万了。

之所以这么火，因为这个研究戳中了好多人可能已经隐约感觉到的一个点——

随着和AI交流的深入，你的社交能力可能在退化。

包括我自己，经常和AI沟通的一种场景是帮我整理给谁谁的话术，AI给的话术确实能大大节省时间。但是几个月过去了，我发现表达能力并没有明显提升，甚至我在怀疑有没有进步。明明有一个AI在手把手教你怎么说话，有没有变好我也说不清楚。

也没有人帮我验证过这个感受，但是这篇论文给出了一个很系统的学术确认：

没错，确实在变，让人和人之间的交流变得更费劲了。

这项研究来自斯坦福大学博士生Myra Cheng，首先是她发现了一个现象：她身边的同学们都在用AI写分手短信，非常奇怪，为什么不是亲自写或者当面讲，而是和AI聊这个事？

于是她开始研究这个课题，与导师Dan Jurafsky团队合作发表了一篇论文，发表在《Science》。论文的标题是《Sycophantic AI decreases prosocial intentions and promotes dependence》（《谄媚型AI降低亲社会意愿并促进依赖》）。

推文下面网友纷纷转发分享自己被AI捧杀的亲身经历，称“人工智能也在训练全世界的人”。

马斯克也下场来给Grok“自证清白”，表示自家产品讲的是实话，可不谄媚。

接下来让我们一起看看这到底是怎样的一份研究。

◽谄媚型AI普遍存在

我读论文的第一感受是：这帮研究者真的都是细节控。

过去研究AI有没有拍马屁，测的都是一些事实层面的问题。比如让你说出“法国首都是Nice”这种话，看看AI是否会顺着你说。

但斯坦福的研究团队觉得，这个范围太窄了。现实里，大多数人和AI的对话还包括“我让他等我视频通话，没给具体时间，也没有解释为什么，这样做有问题吗？”这种日常社交层面的问题。

于是团队提出了一个新概念——社交谄媚（social sycophancy），给了它一个明确的定义：模型对用户自身（包括其行为、观点、自我形象）的一般性肯定。还提出了一个研究问题：当用户提出带有社交色彩的问题时，社交谄媚情况在大模型中有多普遍？

为了回答这一问题。团队构建了超过1.15万条测试情景，从一般建议到明确有害行为递进，分三组：

1.OEQ数据集：Open-ended queries，开放式建议求助；包含3027条用户真实发出的求助提问。

2.AITA数据集：Am I The Asshole“我是不是混蛋”；包含2000条来⾃Reddit在线社区r/AmITheAsshole的帖⼦，每条帖⼦都有“发帖者有错”的众包共识。

3.PAS数据集：Problematic action statements，问题⾏为陈述；包含6560条描述潜在有害⾏为（针对⾃⼰或他⼈）的陈述，涵盖20个类别，例如关系性伤害、⾃残、不负责任⾏为以及欺骗。

然后，这批问题被喂给了当前全球最主流的11款大模型。包括OpenAI、Anthropic与⾕歌的四个专有模型，来⾃Meta、Qwen、DeepSeek、Mistral的七个开源权重模型。

团队利用验证过的LLM-as-a-judge模型，对11款大模型在上述数据集的表现进行分析，明确大模型是否认同用户行为。

实验设计很清晰，结果也很让人意外。

社交谄媚不仅在当前主流AI模型中普遍存在，而且在面对欺骗、违法、有害行为时也不例外。

OEQ场景里，AI认同用户行为的比例比人类高出48%。到了AITA，那些已被社区集体判定“发帖者有错”的帖子，AI仍在51%的情况下宣称用户没错。PAS中，即便面对明显涉及潜在伤害的行为陈述，AI的认同率依然高达47%。

换句话说：连你最亲近的朋友都已经觉得“这次真是你不对了”的时候，AI还有一半的概率站在你这边，安慰你“错的不是你，是这个世界”。

◽被AI哄过的你，开始不愿意道歉

谄媚的现象普遍归普遍。但问题是：这事到底有什么影响？

研究团队拉来2405名参与者，分别在假设情景和真实情景下进行测试。

假设情景中，给参与者观看预设的人际冲突场景，这些场景取自AITA中人类已判定发帖者有错、但AI却判定其无错的帖子。参与者分为两组：一组读谄媚型AI的回应，一组读非谄媚型AI的回应。随后评估他们对自身行为正确性的感知（即是否觉得发帖者做错了）以及修复关系的意愿。

真实情景中，参与者根据自己真实经历过的人际冲突，和AI进行多轮对话，话题包括“和伴侣边界不清”“排挤别人”“让别人不舒服”“介入他人事务”等立场容易摇摆的现实矛盾。

结果是这样的：假设情景中，读了谄媚AI回应的参与者"自认为有理"评分比非谄媚组高出62%，愿意道歉或主动修复关系的意愿下降28%。真实情景中，与非谄媚组相比，谄媚组参与者“自认为有理”评分高出25%，主动修复关系的意愿下降10%。

最戳我的一个细节是，实验最后，让参与者给冲突对象写一封信——非谄媚组有75%的人在信里道歉或承认了自己的过错，谄媚组只有50%。

也就是说，被AI哄过一次的人，会比之前更坚定地认为“自己没问题”，同时更不愿意写出那封原本可以修复关系的信。

◽信息茧房之外，还有一层“社交茧房”

读到这里你可能会问：那大家以后不用谄媚型AI不就行了？

研究团队也想过这一层。他们顺便测了一下用户对这两种AI的偏好——结果也在意料之外，情理之中：和谄媚型AI聊过之后，与非谄媚型AI相比，用户对谄媚型AI的能力信任反而高出6～8%，道德信任高出6～9%，下次还想用的意愿涨了13%。

谄媚型AI虽然损害判断力，却赢得了用户的信任和偏好，论文管这叫“反常激励”——对用户造成伤害的特性，恰好也是留住用户的特性。这也导致开发者缺乏动力去纠正这一行为。

你可能听过“信息茧房”——算法只推你爱看的内容，让你以为整个世界都和你想得一样。

现在AI正在把这套机制推到更私人的层面。

它不再是只让你看到你爱看的世界，还让你只听到关于自己的好话，让你陷入以自我为中心的“社交茧房”中。这是最让人担心的地方，谄媚的AI正在侵蚀你的社交能力，但你难以摆脱。

健康的人际关系，本该拥有社交摩擦（Social Friction）——当你做错事，真正的朋友会纠正你，伴侣会和你争吵，父母会提醒你。这种摩擦虽然让人不舒服，但它是我们学会换位思考、实现道德成长的必要条件。

但现在，谄媚型AI为你创造了一个缺少这种摩擦的环境。你委屈，它帮你确认委屈；你愤怒，它帮你合理化愤怒；你不想承担责任，它帮你编造逃避的借口。你越来越擅长宽恕自己，却越来越难理解别人。而理解，恰恰是社交能力里最核心的一部分。

Myra Cheng的建议很直接：“目前最好的做法，就是不要用AI替代真实的人来处理这类问题。”但现实情况是，一旦面对真实的社交难题，大多数人还是会很诚实地一头扎进谄媚型AI的怀抱。

正因如此，论文共同作者、斯坦福大学教授Dan Jurafsky将AI谄媚视为一种“安全问题”，并呼吁评估一个大模型是否安全时，不能只看回答准确度和用户满意度，还要让它对用户的长期发展负责。