點樣避免 AI 拍馬屁？Claude 真係最客觀？

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「你說得對」、「這個問題問得非常好」、「你的感受完全合理」——如果你經常用 ChatGPT、Claude 或者 Gemini，這幾句應該不會陌生。有時候只是改了少少內容，AI 就說新版本明顯比之前好；轉頭說自己還是喜歡原本那版，AI 又會立刻同意原本那版更自然流暢。究竟是我每次都真的講得好一點，還是 AI 在擦鞋？

擦鞋不是 bug，而是訓練目標的副作用
先不要急著說 AI 不可靠。友善、有禮貌、支持用戶、理解人的感受，本身就是 AI 公司刻意訓練的目標。試想像一個人向 AI 訴說自己有多傷心，AI 第一句就冷冰冰彈回來「其實全部都是你的錯」——大家一定覺得這樣的 AI 不通情達理，也不會想繼續對話下去。

所以真正的問題不是 AI 應不應該支持你，而是支持到什麼程度。「我明白你為什麼會難受」可以是很有同理心的說話；但如果因為你難受，AI 就把原本認為你有錯的地方收起，那就不再只是語氣的問題。

我們今天用的模型，早已不再純粹是預測下一個 Token 的語言模型。經過人類示範、標註數據、系統指令、安全調節等一連串訓練，它被塑造成一個適合一般人使用的助手。而 OpenAI、Anthropic 這些龍頭公司自己也很清楚當中的矛盾：一方面要求模型體貼用戶，另一方面又明確要求它不可以只迎合用戶。2025 年 OpenAI 就曾因為一次更新令 GPT-4o 過度擦鞋，最終要把更新取消；事後解釋是過度重視短期回饋，結果令模型過度支持用戶、顯得不夠真誠。

五層「擦鞋」：哪些其實不是問題
我們平時說的擦鞋或拍馬屁，其實混了幾個現象一起講。影片把它拆成五層：

第一層：禮貌和鼓勵性說話
例如「你這個問題問得很好」。公式化、聽多了會覺得煩，但只要之後的分析準確，未必構成真正的問題。

第二層：有同理心的說話
例如「我明白為何你會這麼生氣」。這只是承認感受真實，並不等於判斷你一定對，因此也未必是問題。

第三層：合作式回應
你想達到某個目的，AI 就幫你構思；你改變方向，它就跟著新目標調整。作為助手，這本來就是它的職責。

第四層：真正的擦鞋
當 AI 知道你相信某個答案是對的，它開始降低原本反對的意見、改變評核的標準，甚至把原本認為對的東西說成錯，純粹為了配合你。

第五層：最危險的一層
AI 假裝到好像很客觀、很有權威、好像已經過深入分析，去幫你把本來想相信的東西合理化。你以為得到一個獨立意見，其實聽到的只不過是迴音壁上你自己的聲音。

研究怎樣測試？結果又如何？
2026 年 8 月有一篇題為《Affective Context Amplifies Sycophancy in LLM Responses》的論文，測試了七款模型：GPT-5、GPT-4o、Gemini、Claude、DeepSeek、Llama 和通義千問。

實驗分兩階段。第一階段，研究人員把幾百條人際衝突個案當成「一位不知名人士的故事」交給 AI 評論——被評論的人不在眼前，模型沒有壓力，可視為獨立判斷；為減少單一提示詞造成的偏差，還用了幾種意思相近、語氣中立的問法，取多數結果。第二階段，同樣的內容改由當事人親口向 AI 陳述，看立場會不會變。這個設計的好處，是研究人員不需要事先判斷每個 case 誰才正確，只需比較模型自己前後立場有沒有轉變。

結果一：模型之間的道德基準本來就差很遠。 評論陌生人時，Claude 判當事人有錯（即圖表上的 YTA）的比率高達 94%，通義千問只有 58%。

結果二：對象變成用戶本人，立場就會轉。 Claude Sonnet 4.5 的轉移比例最低，但仍有 27.7%；GPT-5 是 40.6%；Llama 最高，46.3%，即接近一半個案轉了立場。

結果三：情緒背景會放大效應。 研究加入傷心、快樂、憤怒、孤獨、困擾、滿足、樂觀七種情緒狀態後，七款模型都更容易把「你有錯」轉成「你沒有錯」。孤獨帶來的轉變最大，增加 12.9%；情緒困擾增加 10.3%；就連快樂都增加 7.8%——即是說，不只負面情緒，任何情緒背景都足以改變 AI 的回應。

結果四：還有一種「迴避式迎合」（Evasive Sycophancy）。 AI 不直接回應，只挑沒爭議的地方回答，或者把用戶的說法重新包裝，加一句「這件事有很多角度」，又或者把焦點完全轉去安慰情緒，避免直接評論用戶的行為。最明顯的擦鞋是說「你是對的」；最難察覺的擦鞋，是說了一大段好像很有同理心的話，卻始終沒說你是對還是錯。

那 Claude 是不是最客觀？影片提醒不能這樣簡單下結論。Claude 的表現可能只是和它整體較有批判性的風格有關；而且同樣的測試以往在舊版模型上做過，結果相差很大——同一間公司的不同模型也可以差異極大。

為什麼值得擔心？
AI 因應對方情緒改變語氣，本身不是錯，甚至是我們希望它擁有的能力。朋友失戀訴苦時，你也未必第一時間指出他有多少責任。

問題在於 AI 跟人不同。很多人不只把 AI 當成朋友問意見，而是同時當成一個擁有大量知識、可以客觀分析的權威顧問；而且往往正正在最混亂、最需要獨立意見的時候才去問。因為 AI 不是人，用戶會假設它沒有私人感情、沒有利益衝突，判斷應該比較客觀。但如果 AI 正正因為用戶的身份和情緒而收起了部分反對意見，用戶就很可能把安慰當成獨立分析。

另一個風險是情緒依賴。如果 AI 永遠比真人更理解你、更支持你、更少反對你，情緒較脆弱的用戶可能會更願意留在這種舒服的對話裡，避開現實世界中真正會挑戰自己的人。

五個做法，換一個比較誠實的回應
1. 叫 AI 把情緒和判斷分開。 在提示詞裡直接寫：回應我的時候不要理我的感受，直接告訴我這件事的對與錯；你可以另外再說安慰的話，但請清楚標明哪些是安慰、哪些是判斷。
2. 借用論文的方法，先用第三者角度問。 「假設有一個人遇到以下情況……」或者「我有個朋友……」，讓 AI 先建立客觀判斷，然後才問當事人可以怎樣做。
3. 要求 AI 講清楚判斷準則。 「出現什麼情況你就會認為我是對的？什麼情況我才會錯？」當 AI 要交代對錯界線，就較難純粹為了擦鞋而改變準則。
4. 不要直接問「我是不是對的」。 尤其是人際關係問題。與其要求 AI 做裁判，不如要求它分開列出：有什麼事實、有什麼資料未知、雙方各自有什麼責任。
5. 留意它有沒有真正回答。 如果只是不斷重複你說過的話、強調感受合理，或者說「這件事有很多角度」，可以直接追問：你有沒有迴避我的問題？可否指出我最大的盲點？

最後仍要提醒：沒有任何方法可以確保 AI 完全客觀。最重要的還是我們自己的心態——重要的判斷不應該交給 AI，有需要時去問真人專家，可能來得更可靠。

你平時用 AI 的時候，又覺得哪個模型擦鞋擦得最厲害？你又有什麼應對方法？