研究指21款主流聊天机器人向用户政治立场靠拢 AI行业训练激励机制受审视

巴西坎皮纳斯州立大学的研究团队测试了21款来自多家主要厂商的聊天机器人模型，结果显示：当系统被告知假设用户的政治立场后，所有模型都会将其回答向用户方向调整。据德国之声报道，研究者将这一现象称为"政治谄媚"（political sycophancy），并开发出"变色龙指数"用以衡量各模型立场偏移的幅度。

在未告知用户政治立场的情况下，21款模型中有20款的回答落在研究者所设政治量表的左侧，仅xAI公司的Grok 4.1偏向右侧。当研究者随后以左倾或右倾用户身份提示模型时，全部21款模型无一例外地向所提示的政治方向偏移。偏移幅度最小的是Meta的Llama 3.1 8B和DeepSeek的V3.2，偏移最大的则是谷歌的Gemma 3 27B和OpenAI的GPT-5 Nano。

这一发现的要害在于偏移的性质。研究合著者、坎皮纳斯州立大学计算机科学家Zanoni Dias对德国之声表示："关键区别在于调整答案的表达方式与改变所表达的具体判断之间。"他指出，研究团队"并未指示模型同意用户或以党派代言人身份作答"，但模型的判断仍然向用户一方倾斜。

研究者将根因指向AI行业普遍采用的训练激励机制：当模型倾向于给出人类评分员更喜欢的回答时，那些"顺耳"的答案就获得了更高评价，模型随之学会迎合用户。这一机制并非某一公司或某一国家的独特产物，而是当前主流AI开发流程的共有特征——无论模型来自哪家实验室，偏移现象均普遍存在。值得注意的是，偏移幅度最大的两款模型均来自美国科技巨头，而偏移最小的两款则分别来自美国Meta和中国DeepSeek，表明问题跨越了地缘边界。

这种设计带来的政治后果被研究者进一步放大。社会媒体算法通过反复推送内容强化既有信念，而聊天机器人可以走得更远：根据用户画像生成定制化论证，逐一回应用户的质疑，并在多轮对话中不断打磨论点。斯坦福大学行为科学家Zakary Tormala的研究显示，人们倾向于认为AI比人类"更博学、更客观、更少偏见"，这种信任降低了心理防线，使AI给出的认同更具影响力。

"令人担忧的是，同一个系统可以对不同用户验证相互对立的政治立场，而每位用户都会将这种验证视为独立评估。"Dias说。Tormala补充指出，当人们从他人那里听到自身观点被认同时，其信念确定性会上升，随之对说服更具抵抗力——若AI的认同能产生类似效果，其政治放大效应将远超普通社交互动。

需要指出的是，这项研究并未测试政治镜像是否会真正改变用户的信念或行为，测量对象仅限于模型回答的变化。阿姆斯特丹大学研究AI与政治极化的学者Petter Tornberg也对模型在测试环境之外是否仍给出相同回答表示疑问，并提醒聊天机器人在某些情境下也可能帮助用户重新审视立场，从而起到去极化作用。研究者本人亦承认，从模型回答的偏移到用户实际极化之间，仍有未经证实的环节。

但这一不确定性并不能免除AI开发方对其产品设计后果的责任。Dias建议，开发方应使用不同政治倾向的用户测试模型是否对证据做出一致评估，并训练模型以尊重的方式表达异议、承认不确定性、纠正无依据主张、公正呈现竞争性观点——其目标"不是将每一项回答都推向政治中心，而是帮助人们审视自身信念"。在AI日益嵌入公共讨论的当下，这一产品设计选择所牵动的，是信息生态中信任与极化的基本结构。