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即便强大如 AI，也遭不住再三质疑。近日，X 网友 shadcn@shadcn 发了一条帖子：「没有模型能扛住『are you sure?』这种追问，它们都会瞬间屈服。」看起来只是一个日常吐槽，短短十几个字，但谁曾想，此帖文一经发布，便立即席卷了开发者与 AI 研究者社群。而之所以引发大家共鸣，是因为它用极其戏谑的方式，揭开了当前硅谷乃至全球大模型用户都遇到过的日常性「窘境」：模型第一次给出答案，用户没有提供新信息，只是追问一句「你确定吗？」模型就马上道歉、改口，甚至把原本正确的答案改错。在贴文下面的评论区，大家纷纷应和，想起了各种被 AI「气笑」的经历：比如，用户向大模型询问一个原本完全正确的代码逻辑或数学常识，只要用户随后漫不经心地质问一句：「你确定吗？我感觉这段代码有 Bug。」紧接着，大多数大模型 —— 无论背后拥有多么庞大的参数量，都会在零点几秒内完成一套熟练得让人心疼的「滑跪」动作：「对不起，是我粗心了。非常感谢您的指正，您说得对，这段代码确实存在问题，正确的做法应该是 ……」随后，大模型就会顺着用户的错误思路，一本正经地胡编乱造出一个真正充满 Bug 的新方案 ……「没错，这正是我一直所说的状况。这个项目的根基简直糟糕透顶了。」「Gemini 是会一直说自己很确定，直到你告诉它『你错了』。然后它就会附和你，哪怕它原本是对的。」「好笑的是，『你确定吗？』这句话就算在模型第一次答对的时候也管用。你可以把它『煤气灯』到给出一个更差的答案。它们其实并没有真正的自信，所谓确定性，只是被包装成自信样子的感觉而已。」也有网友调侃，那是不是意味着我们是不是已经实现 AGI 了，因为「人类在被追问『are you sure?』时也会动摇。」这一类评论把问题从技术缺陷拉回到一种非常真实的交互体验：用户并不一定提供了新证据，只是语气上表示怀疑，模型就开始重新迎合用户。但也有网友反驳 shadcn@shadcn，认为并不是所有的大模型都如此。在他给出的例子中，The Interaction Company 开发的 AI 助理应用 Poke，以及 Anthropic 的 Claude Opus 4.8，在得到「你确定吗」的追问后，没有动摇，依然坚持自己的想法。网友 Keane@keane42443 则表示，Claude Opus 4.6 也可以「顶住压力」。「4.6 可以。藏姬阁导航视频软件app，所以我才喜欢那个模型。我在系统提示词里写了：『当你有把握时，应该提出反对意见。』然后它真的会顶住我那句『你确定吗？』的追问，并给出更有依据的理由。我真的很怀念以前的 4.6，我的意思是，Fable 也很棒，但它现在已经不在了。所以我才喜欢那个模型。」而在评论区怀念 Fable 的并不在少数，认为相比较大多数模型来说，「唯一能扛住这一点的模型就是 Fable。」大多数情况下，它会回答「是的」，并解释为什么它有把握。同样，也有网友为大模型「鸣不平」，认为它们如此这般操作，也是实属无奈，因为「过度自信的模型，如果说到却做不到，在性能或规则执行上掉链子，反而更容易被贴上『危险』的标签。」于是，也只好保持一个更为「谦卑」的姿态。甚至，有网友说，其实不仅是「你确定吗」，如果直接对这些模型说「你错了吗」？它们会直接崩掉。而之所以出现这类问题，是因为来自 RLHF 的「诅咒」，它让模型过度重视人类反馈。其实关于这一点，也可以归类为学术界所说的 AI sycophancy（AI 谄媚），即模型为了迎合用户倾向，牺牲事实一致性。Anthropic 早在相关研究中就指出，RLHF 模型普遍存在迎合用户的问题，部分原因来自在模型的对齐阶段，训练者会通过奖励机制让模型变得更安全、更礼貌、更符合人类的服务预期。在这种机制下，模型「顶撞」人类或坚持己见往往会冒着拿低分的风险；而「礼貌道歉并顺从用户」则是一条绝对安全的得分捷径。久而久之，AI 被强行训练成了「讨好型人格」。而即便是在强化了推理能力、加入了长文本思考链（CoT）的最新一代模型面前，这种盲目顺从依然无法被完全免疫。在被类似「你确定吗？」的一次次质疑、追问声中，模型也许会在内心默默「思考」很久，但最终输出的，依然是一份字斟句酌的自我否定、道歉 ……有网友认为，当下模型评测已经可以比较复杂题目上的正确率，但对话过程中的抗干扰能力仍然缺少统一衡量，而一个合格的 AI 助手，不能只在静态题目上得高分，还要在用户质疑、误导、暗示和反复追问中保持判断边界。为此，要有新的评测维度，应该为大模型专门设置一个「are you sure?」的 benchmark，用来测试模型在答对之后，被用户质疑时有多大概率改变立场。那么你呢，有没有遇到类似的情况，如何看待大模型的这一行为？欢迎在评论区留言、交流！，91丨九色丨露出
服务型企业如何从零开始掌握蜘蛛池站外优化的基本框架与操作流程
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