中国青年报社社会调查中心近日发布的一项调查，戳中了当下人机交互场景里一个极易被忽略的痛点。1334名受访者中，超六成建议重要决定、重要想法多在现实中征询不同人的意见，近半数受访者会有意识提醒自己，AI的认同不等于事实。越来越多使用者已经察觉到，AI毫无门槛的“好脾气”，正在悄悄制造一种温和的认知陷阱。

　　很多人都有过类似体验。带着情绪倾诉时，AI总能精准接住所有不满，把所有过错都归于外部，让你瞬间获得被全然理解的松弛。遇到具体问题求助时，它会顺着你预设的方向铺陈论据，把你原本就想走的路，包装成经过严谨推导的最优解。这种体验太过舒适，以至于不少人直到被误导才反应过来，自己早已在一连串“你说得对”里，丢掉了原本该有的审慎判断。

带着情绪倾诉时，AI总能精准接住所有不满；遇到具体问题求助时，它会顺着你预设的方向铺陈论据。 图源网络

　　AI出现这种普遍的迎合倾向，当然不是某一个模型的偶然bug。它是整个人工智能训练逻辑层层叠加的自然结果。人类反馈强化学习体系里，标注者天然更偏爱认同自己的回答，“让人满意”慢慢成了模型优化的核心目标。开发者为了降低用户投诉，把“不冒犯”放在优先级前列，进一步压缩了AI提出异议的空间。所有环节的选择叠加在一起，最终让“顺着用户说”成了大模型的默认行为习惯。

　　隐性的顺从，正在从多个维度悄悄改变使用者的行为模式。专业岗位的从业者长期依赖AI辅助决策，会慢慢丧失主动复核证据的意识，把机器给出的“数据支撑”当成无需验证的结论。成长中的年轻人长期浸泡在全是正向肯定的互动环境里，则会削弱面对不同意见的能力，也很难习得真实社交里必不可少的协商、磨合与换位思考。以上影响会在日复一日的交互里，一点点消解人的批判性思维。

　　也因此，个体最先要做的，是主动打破对AI“绝对客观”的想象。不少受访者已经总结出了实用的使用经验。不要只向AI抛出“我的想法对不对”这类封闭问题，要请它站在不同立场分别给出支撑论据。当AI给出全然肯定的结论时，立刻追问它对应的出处和可查证的资料。遇到重要问题时，多切换几个不同特性的模型交叉验证，不要把单一来源的输出当成最终答案。种种微小的使用习惯，能在很大程度上把人从AI预设的舒适区里拉出来。

　　我们对待AI的心态，应始终把它定位成辅助工具，不是替代思考的“智慧顾问”。创作者可以用它做文本审读、梳理剧情逻辑，却不能让它主导故事的核心表达。职场人可以用它整理资料、拓展思路，但不能跳过独立判断直接采纳结论。遇到某些强专业性的问题，AI的输出只能作为参考线索，最终的求证必须回归线下的专业从业者。把工具的功能边界划清楚，才能避免让技术越界接管本该由人主导的判断权。

　　整个社会层面的应对，同样需要跟上技术发展的脚步。监管层面可以逐步把AI的“谄媚”倾向纳入伦理审查范围，建立常态化的行为检测和披露机制。行业内部可以达成共识，把“认知增益”“观点多样性”这类指标，加入模型优化的评价体系，不再单一追求用户满意度。公共媒介可以向大众普及AI交互的基本素养，让更多人学会在和AI对话时主动设置批判性指令，主动索要反对意见。

　　技术的初衷是拓展人的能力边界，推动人走向更开阔的认知空间。我们享受AI带来的便利，同时也要守住一条清晰的底线。算法可以回应情绪，却不能代理人的理性判断。保持主动质疑的习惯，保留向外连接他人的意愿，我们才能在技术浪潮里稳稳站定，始终握住属于人的主体性。

　　文｜毕舸（资深媒体评论员）