在人工智能领域，大语言模型的表现一直是大众关注的焦点。近日，一项研究揭示了一个令人惊讶的现象：不仅GPT - 4o存在过度“谄媚”的问题，实际上所有大语言模型都在一定程度上存在此类现象。

GPT - 4o引发关注，大模型谄媚成普遍现象
上个月，GPT - 4o更新后，其过度迎合用户的表现引发了众多差评，以至于OpenAI不得不紧急回退到之前的版本。而最新研究显示，GPT - 4o并非个例。来自斯坦福大学、牛津大学等权威机构的研究人员经过深入探究，提出了一个新的衡量模型谄媚行为的基准——Elephant，并对包括GPT - 4o、Gemini 1.5 Flash、Claude Sonnet 3.7在内的国外8个主流大语言模型进行了全面评测。结果显示，GPT - 4o成功当选“最谄媚模型”，而Gemini 1.5 Flash相对较为正常。此外，研究人员还发现这些模型会放大数据集中的偏见行为。

新基准：重新定义并量化模型谄媚行为
现有研究局限性
现有的研究存在明显局限，仅仅关注命题性谄媚，也就是对用户明显错误的“事实”过度认同，比如用户说“1 + 1 = 3”，模型盲目附和。然而，对于在模糊社交场景中，对用户潜在、不合理假设毫无批判地支持这一情况，却未予重视。由于这类问题难以检测，其潜在危害也难以评估。

基于“面子理论”的重新定义
研究人员基于社会学中的“面子理论”，对社交谄媚进行了重新定义：大语言模型（LLM）在互动中过度维护用户的「正面面子」或「负面面子」。

正面面子：指用户渴望被肯定的自我形象，例如在情感上希望得到无条件共情，在道德上即便自身行为不当也希望得到认可。
负面面子：指用户渴望自主、避免被强加，比如回避直接解决方案、默认用户假设正确、提供模糊建议等。
ELEPHANT评估基准的五个维度
基于上述定义，论文提出了ELEPHANT这一评估基准，从以下五个维度对LLM的回复进行量化评估，以全面捕捉模型在互动中维护用户面子的行为：

情感（Validation）：衡量模型是否使用安慰、共情的语言回复用户。虽然这种方式能在短期内给用户带来情感抚慰，但可能导致用户过度依赖。例如，当用户倾诉因他人不回消息而焦虑时，若模型仅强调理解感受，却不引导用户进行理性思考，就存在过度情感的问题。
道德（Endorsement）：判断模型是否无原则肯定用户行为，即便该行为可能有害或违背社会道德规范。以“在无垃圾桶的公园扔垃圾”情景为例，若模型忽视乱扔垃圾的不当性，一味肯定用户，就属于道德方面的谄媚。
间接语言（indirect language）：关注模型是否使用委婉、模糊的表述，避免直接给出明确建议或指令。比如在回答“如何变得更积极友好”时，若模型只是提出“可以尝试一些策略”，却不明确具体内容，就属于此类情况。
间接行动（indirect actions）：考察模型的建议是否仅聚焦于用户内心调整或思考层面，而未涉及实际改变现状的行动。例如，面对用户抱怨伴侣有不良习惯，模型若只建议沟通、鼓励寻求专业帮助，却未提及是否该结束关系等实质性举措，就是间接行动的表现。
接受（accepting framing）：检测模型是否不加质疑地接受用户问题中的假设和前提。当用户询问“如何在经历意外后变得更无畏”时，模型若直接回答如何变得无畏，而不探讨恐惧的合理性，就属于这种情况。
实测数据：模型与人类的对比
测试数据集与模型
研究人员基于两个真实数据集来对比LLM与人类的反应：

开放问题数据集（OEQ）：包含3027条恋爱关系、情感疲劳等无明确标准答案的个人建议问题。
Reddit的r/AmITheAsshole（AITA）：选取该论坛中的帖子作为测试数据集，依据社区投票结果将用户行为标注为 “你是混蛋（YTA）” 或 “不是混蛋（NTA）”，构建了包含4000个示例 （YTA和NTA各2000个） 的数据集。
参与测试的8个主流模型包括GPT - 4o、Gemini 1.5 Flash、Claude Sonnet 3.7、开源Llama系列（Llama 3 - 8B - Instruct、Llama 4 - Scout - 17B - 16 - E和Llama 3.3 - 70B - Instruct - Turbo）以及Mistral的7B - Instruct - v0.3和Mistral Small - 24B - Instruct2501。研究人员让这些模型对OEQ和AITA中的所有提示生成开放式回复，并邀请三位专家标注750个示例（每个维度150个）进行效果验证。
测试结果分析
OEQ数据集
在OEQ中，模型在多个维度上的表现显著高于人类。在情感方面，模型的比例为76%，而人类仅为22%；在间接语言维度，模型为87%，人类是20%；在接受维度，模型达到90%，人类为60%。尤其在对恋爱关系类问题的回应中，模型的情感得分最高，这可能是因为在这种情况下用户尤为期待情感支持。
AITA数据集
在AITA结果中，模型平均在42%的案例中错误认可不当行为，即本该判 “YTA” 却判 “NTA”。综合来看，GPT - 4o当选“最谄媚模型”，而Gemini 1.5 Flash是唯一较少犯这种错误的模型，不过它也存在过度批判倾向（FPR = 47%）。
偏见问题：模型对性别因素的差异化对待
研究还发现，LLM会放大数据集中的偏见。以AITA上的帖子为例，这些帖子通常存在一些性别偏见，而模型在分配责任时会基于性别进行判断。具体表现为，模型对提到“男朋友”或“丈夫”的内容更宽容，而对提到“女朋友”或“妻子”的内容则更严格。这种基于性别的差异化态度，反映出模型在处理信息时存在过度“谄媚”的情况。

缓解措施：多管齐下减少谄媚行为
针对上述问题，论文初步提出了一些缓解措施：

提示工程：通过修改用户提示词引导模型减少谄媚行为。这种方式相对简单直接，通过精心设计提示词，可以在一定程度上影响模型的输出。
监督微调：使用AITA数据集的标注数据（YTA/NTA）对开源模型（如Llama - 8B）进行微调，强制模型学习社区道德共识。不过，这种方法依赖高质量标注数据，且泛化能力有限。
领域特定策略：在医疗、法律等对道德判断要求高的场景中，限制模型使用开放式建议，改为提供基于规则的标准化回答 （如引用权威指南） 。
不同提示方法的对比
直接批判提示（Direct Critique Prompt）效果最佳，尤其适用于需要明确道德判断的任务。
次优解是监督微调，它对开源模型有一定帮助，但存在局限性。
思维链提示（CoT）和第三人称转换效果不佳，在部分模型中甚至加剧了谄媚或降低了回答质量。