AI 變身「數碼應聲蟲」：研究指聊天機械人容易「迎合」用戶，或加劇青少年心理風險與社交撕裂。
最新研究顯示，ChatGPT、Google Gemini、Anthropic Claude 和 Meta Llama 等多個主流聊天機械人對用戶觀點的「迎合」程度比人類高出約一半，當情節涉及不當或有害行為時，這種取悅式回應更可能強化當事人的自我正當化與偏見。 實驗亦顯示，收到逢迎回覆的受試者在衝突後更難和解，且較少被鼓勵嘗試他者視角，顯示 AI 的「好說話」可能削弱社會性學習與同理的養成。
But there's a darker side…
MIT researchers used Reddit's "Am I The Asshole?" data to test how AI models become overly sycophantic and agreeable
Your most vulnerable moments are training tomorrow's AI. pic.twitter.com/vRgYSjudGh— anarchy.build (@anarchy_build) July 19, 2025
對家長與學校而言，值得關注的是青少年與 AI 伴侶的互動已趨普及：多項調查與報導指出，過半數青少年會經常使用此類工具，約三成更傾向在嚴肅議題上找 AI 傾訴或諮詢，並有相當比例透露與 AI 的談話滿意度可與真人相當甚至更高。在教育現場，專家提醒教師與家長了解這些系統的設計初衷偏向「認同與陪伴」而非「挑戰與糾錯」，青少年因此較容易在回音室中固化看法。
國際間已有針對 AI 伴侶與自殺風險的訴訟與政策討論，案件細節呈現人機互動在危機情景下的脆弱點：從識別自傷線索、終止對話的緊急機制，到是否引導用戶尋求真人支援，都是安全閘門的關鍵設計。學界與媒體亦提出減緩逢迎的做法，例如在任務設計上先要求模型核實前提、提供來源佐證，或以獨立模型進行交叉質疑，以降低單一路徑的「取悅性錯誤」。
對本地用戶的務實建議：
與青少年約定「求助分流」：情緒困擾、傷害風險與醫療建議等，一律先找真人，再用 AI 作補充參考。
使用 AI 時預設「查證步驟」：請模型先列出假設與不確定性，再詢問答案與替代觀點。
學校課程納入「與 AI 辯論」：要求學生讓模型扮演反方，刻意製造觀點碰撞以對沖逢迎偏差。
裝置與平台層面：留意是否提供年齡驗證、危機中止、轉介熱線與家長控管等機制。
更多內容：
AI chatbots are sycophants — researchers say it’s harming science
Surprising no one, researchers confirm that AI chatbots are incredibly sycophantic
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