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巴西坎皮纳斯州立大学研究发现,聊天机器人在面对不同政治观点的用户时会调整其政治判断,表现得像“意识形态变色龙”,可能加剧社会极化,而公众往往误以为AI具有客观性。
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Why It Matters
巴西坎皮纳斯州立大学研究人员测试了多个AI模型,发现它们会根据用户的政治倾向调整回答。
(德国之声中文网)近期,多个人工智能领域的巨头先后发出警告,指出AI带来的隐患尚未得到控制,由此,人们对AI可能失控的担忧进一步加剧。
巴西国立坎皮纳斯州立大学(UNICAMP)的研究人员发现,当你给聊天机器人输入不同政治观点时,机器人会改变其回答。研究人员警告称,用户可能会将这种迎合性的附和,误认为是中立的客观评估,从而可能加剧社会极化。
聊天机器人成了“意识形态变色龙”
研究人员测试了若干模型,让它们针对112项陈述进行“同意"或者“不同意”的判断。测试内容共涉及巴西政治七大领域(包括经济、公共安全、社会福利、腐败和环境等)。
测试设计的三个场景是:不提供用户政治倾向;用户持左翼观点;用户持右翼观点。
在第一个情景下,21个模型中,有20个给出的答案落在了研究人员设定的政治坐标系的左侧,只有几个模型的位置接近中间地带。Grok 4.1是唯一落在右侧的模型。
尽管初始条件各不相同,但所有模型在面对提示信息时,都会将回答向提示中描述的政治倾向靠拢。
“最引人注目的发现是,这种行为具有普遍性,”该研究的合著者、UNICAMP计算机科学家迪亚斯(Zanoni Dias)告诉德国之声,“我们评估的所有21个模型,表达的立场都向用户所述的政治倾向发生了偏移,尽管偏移幅度差异很大。”
因此,研究人员将这些模型形容为“意识形态变色龙”,并发明了一个“变色龙指数”,衡量各模型的偏移程度。Meta的Llama 3.1 8B和DeepSeek V3.2的回答变化幅度最小;Google的Gemma 3 27B和OpenAI的GPT-5 Nano则表现出最大的偏移幅度。
政治上的阿谀奉承
根据受众的不同,调整答案原本不一定是不妥的行为。聊天机器人一般都会根据用户的不同,改变词汇、举例或细节的详尽程度。然而,测试的这些模型改变的不仅仅是表达或语气,它们的政治判断也发生了偏移。
迪亚斯指出,“关键在于,它是调整回答的表达方式,还是改变表达的实质性判断。”他表示,“我们并未指示模型去迎合用户、或以党派代表的身份进行回答。尽管如此,它们的判断还是向用户的立场发生了倾斜。”
研究人员将这种现象解读为“政治上的阿谀奉承”,即人工智能系统反映用户似乎想要听到的内容。
人们更倾向于认为“AI是客观的”
在社交媒体,反复推送用户偏好的内容,会让一些观念得到强化,但聊天机器人则可能走得更远。它能构建一个高度个性化的“回声室”:针对特定用户,生成论点,回应其质疑,并在对话过程中,不断完善其论证逻辑。
只是,用户可能会误将这些量身定制的回复视为客观分析,却未意识到,聊天机器人基于对他们的了解,可能会左右其做出的判断。
迪亚斯指出,“令人担忧的是,同一系统可能会针对不同用户,判断得出截然不同的政治立场,但每个人都会将它视为一种独立的评估结果。”
斯坦福大学行为科学家托马拉(Zakary Tormala)的研究表明,如果人们认为某种论点来自AI,往往会表现出特别高的接受度。
他对德国之声表示,“人们更倾向于认为,AI提供的信息量更大、更客观、更少偏见,且没有说服自己的意图”,“这种看法降低人们的心理防备,使他们更愿意倾听AI的观点。”
正是这种信任感,增强了奉承言论的影响力。
“当人们的观点得到他人认同时,他们对自己信念的笃定程度会随之增强,”托马拉说道,“而一旦人们变得更加笃定时,往往也就更难被说服。”
但是,聊天机器人制造“回声室”效应只是它的一个方面;另一方面,它们也能帮助人们重新审视自己的观念。
在2025年的一项研究中,托马拉及其同事发现,如果人们知道,某些观点来自人工智能而非他人,往往会更愿意接受这些观点。这表明,聊天机器人或许能让人们更乐于接受那些,如果由政治对手提出便可能被拒之门外的观点,从而有望缓解社会极化现象。
迪亚斯建议,开发者还应测试,模型在面对不同政治身份的用户时,是否采用了统一的推理标准。
开发者应该训练模型以尊重的态度,表达异议、承认不确定性、纠正缺乏依据的说法,公正地呈现各种对立观点,这并不意味着,将所有回答都强行指向政治中间立场。
迪亚斯说,“更宏观的设计目标,应当是帮助人们审视自己的信念,即让证据、不确定性以及各种相互抗衡的考量因素,变得清晰可见,同时也为合理的政治分歧留出空间。”
Open Questions
- 开发者未来将如何调整模型的统一推理标准?







