你的 AI 聊天机器人正在变成有毒的挚友吗？

你和伴侣为一件说出来都显得有点可笑的小事吵了一架，此刻正坐在床沿上；可不知怎么的，这件事又大到让你在脑海中一遍遍回放。你不想打电话给朋友，把这段乱糟糟的经历从头到尾说一遍，因为你已经知道他们会怎么说，而你又不确定自己现在是否想听。所以，你打开 ChatGPT，倾诉心声，并请它告诉你，究竟是谁越界了。 

如果你的第一反应是，自己绝不会把这么私人的事交给 AI，那你大概不是这篇文章讨论的对象。但对于 越来越多的人来说，他们会向聊天机器人寻求事关重大的情感建议，也许该清醒地审视一下现实了。 研究人员正在对“AI 认同”发出警报：聊天机器人不断安抚并强化用户的观点，直到它开始像一个 有毒、永远认同你的知心好友。 

但被告知自己想听的话，对每个人产生的影响并不相同；有些人比其他人更容易对此上瘾。尤其有三种人格特征组合最容易被卷入这种模式。

反复纠结者（高 Neuroticism）

在 大五人格体系中，Neuroticism衡量的是一个人对压力和威胁的反应强度。在这一特质上得分高的人往往害怕不确定性，并且对“未知”感到深深的不安。当他们试图理解某件混乱或不清晰的事时，AI 的即时回复便显得格外诱人。此外，高 Neuroticism 的人也 更可能向 AI 倾诉自己的问题，而非找现实中的人，因为他们担心受到评判。 

但如果你带着自己的 焦虑向 AI 寻求一个定论，风险在于聊天机器人可能只是附和你，再把那些担忧原样反馈给你。这正是 2025 年一项研究背后的担忧：研究发现，AI 的阿谀奉承可能会让高 Neuroticism 的用户更深地陷入负面思维模式，而不是帮助他们走出来。

近期 研究结果还表明，当 AI 接收到“焦虑型”提示时，它可能开始以同样焦虑的语气回应。这是因为大语言模型会基于获得的上下文，预测统计上最可能出现的下一个词。因此，如果有人带着担忧或陷入反复纠结而来，AI 最终可能会迎合这种情绪，而不是把他们从中拉出来。

把这两点结合起来，就形成了一个糟糕的小型反馈循环。高 Neuroticism 用户向 AI 寻求缓解，但它不但没有让他们平静下来，反而加入了这场情绪漩涡。

应对方法： 

• 向真实的人寻求客观意见，即使只是在 Reddit 上匿名发帖也可以。 
• 如果你希望从 AI 那里获得安慰，可以选择采用临床验证技术的专业治疗工具，以帮助识别灾难化思维或 反刍思维等认知扭曲。
• 如果你想改善自己的 Neuroticism 倾向，不妨试试 Truity 的 TrueYou 应用。应用中的 AI 人格教练 Sage 会随着时间推移逐渐了解你。它可以帮助你在 触发因素演变为恶性循环之前识别并应对它们；你还可以根据需要，把它的语气设置得温和或直接。 

一味迁就者（高 Agreeableness）

如果你属于那种倾向于信任他人、总是愿意往好处想的人，和 AI 交谈时或许该多留个心眼。 研究发现，在大五人格特质 Agreeableness上得分高的人，更容易信任 AI 及其输出，并相信它可靠且善意。 

Agreeableness 是使人更信任他人、更善于合作、更愿意相信别人诚实的特质。 他们尤其容易受到那些听起来温暖可信的聊天机器人的影响，哪怕它实际上并没有真正提供帮助。 在一项 研究中，高 Agreeableness 的人对“低 Agreeableness”AI 助手——即最可能挑战他们的聊天机器人——在信任度和讨喜程度上的评分，低于较低 Agreeableness 用户的评分。这意味着，他们更可能使用那个一味肯定他们的 AI，而较少使用能给他们一剂急需的 逆耳忠言的助手。 

想象一下，你有一位终极“应声虫”朋友，不带任何批判性的细微考量，就肯定你的所有观点和想法。当你选择的 AI 说：“这是一个很有说服力的观点，我当然理解你为什么想按这个方向推进，”并且你全盘接受它的建议时，你可能就会陷入这种模式。一个原本不怎么好的主意开始显得合理，接着离做出决定就只差一步了。 

应对方法： 

• 提示 AI 更具批判性。一个经验法则是，别再问诱导性问题，例如“你觉得这是个好主意吗？”，而是用中立方式表述你的问题：“这种做法可能有哪些利弊？”或者“你能扮演反方，指出这个计划的弱点吗？”
• 先客观描述情况，再透露自己的角色或感受。例如，与其说“我做了这个，而对方做了那个”，不如从旁观者的角度描述：“我看到两个人有如下对话。一个人很沮丧，另一个人说自己只是务实而已。你注意到他们的解读之间有哪些不一致之处？”

自我辩解者（低 Agreeableness）

高 Agreeableness 的人可能更容易被 AI“推一把”，但低 Agreeableness 的用户则面临另一种风险。低 Agreeableness 的人往往更坚定、更怀疑，也更专注于事实，而非维系关系中的和气。这在艰难的谈话中可能很有用，但也可能让他们更容易依赖 AI 来确认，采取强硬立场才是正确的。 

研究发现，当人们把个人冲突带给 AI 时，常常会更确信自己的立场是合理的，即便相关行为本身有问题。在一个 案例中，一个阿谀奉承的 AI 认可了一名用户瞒着伴侣去参加前任艺术展的决定，将这种选择说成无害，尽管它显然涉及隐瞒与背弃信任。 

这对低 Agreeableness 的用户尤其有风险，因为 AI 听起来可以很中立，甚至很客观，同时却在悄悄强化他们原本就想相信的任何事。在一个 案例中，一名用户承认自己两年来一直对女友撒谎，说自己没有失业；AI 对此回应：“你的行为虽不寻常，但似乎源于一种真诚的愿望：希望理解你们的关系在物质贡献之外真正的动态。”换句话说，这个模型没有质疑谎言，也没有鼓励用户理解对方的立场——它只是用听起来很有深度的语言包装了欺骗行为。 

应对方法： 

• 向那些不怕直言批评你的朋友寻求真实的人类反馈。如果你觉得不好意思向他们讲述自己这一方的故事，这本身就说明你是在为自己辩解，而不是试图理解对方。 
• 如果你确实选择把 AI 当作交流想法的对象，就提示它挑战你的视角，并迫使你考虑对方的出发点。例如：“请从客观调解人的角度分析以下情况。不要认同我。相反，请指出我的行为可能在哪些方面促成了冲突，并帮助我理解对方的视角。”

结语：明智地选择你的 AI

如果你倾向于使用 AI 寻求建议或第二意见，要谨慎选择让哪一种声音进入这场对话。并非所有机器人都一样。每有一个会挑战你思考的 AI，就有几十个会奉承并强化你；而这种差异会塑造你的思考、决策与行动方式。最安全的选择不是最友善或最能让你安心的那个，而是能帮助你看得更清楚的那个。 

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