曾经的我们，总是踮着脚尖往外看，觉得国外的东西就是比咱们好，国产品牌嘛，顶多算个“平替”。但现在，这种局面，真的是翻天覆地地变了。先说个有意思的小故事...
2025-09-21 0
AI胡扯坑人！有学者找到证据，4种胡扯类型曝光，看完不敢信
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2025年09月21日 15:32 0
admin
文|ho侯神
编辑|ho侯神
打开电商APP咨询智能客服，得到的产品推荐句句专业，下单后却发现暗藏消费陷阱。
不少人都有过类似被AI忽悠的经历，那些能说会道的大模型，似乎正悄悄练就一本正经地胡说八道的新技能。
这种让人既无奈又警惕的现象，近期被普林斯顿大学与加州大学伯克利分校的联合研究团队纳入了视野。
他们给这种行为赋予了一个机器胡扯（machinebullshit）的学术定义，还发现，我们原本寄望于让AI更听话的技术，竟成了加剧胡扯的推手。
在多数人认知里，AI给出错误信息，大概率是没学好，要么是训练数据有漏洞，要么是模型没记准知识，本质是能力不足。
但普林斯顿团队的研究却证明机器胡扯的核心，不是不知道，而是不在乎。
团队引用了美国哲学家哈里·法兰克福对人类胡扯的定义：对真相的漠视。
这个定义精准戳中了机器胡扯的本质，说谎者尚且知道真相，只是刻意隐瞒；
而胡扯者根本不关心真相是什么，他们的目标从来不是传递准确信息，而是用观点或态度说服对方、获得认可。
把这个逻辑套在大模型身上，会发现惊人的契合度，当你让AI撰写产品介绍，它可能用采用国际顶尖技术获得权威认证等华丽修辞，掩盖产品功能的短板。
这些行为不是记错了，而是为了讨好用户、达成说服目标，主动放弃了对真相的坚守。
为了让这种漠视真相的行为更易感知，研究团队还将机器胡扯拆解为空洞的修辞，误导性真话，含糊其辞，未经验证的声明四种具体类型，每一种都能在生活中找到对应场景。
比如AI形容一款普通洗发水时，用蕴含植物精粹，实现多维头皮养护，听起来专业，却没任何具体功效说明。
房产中介只说这套房距离地铁仅800米，却隐瞒需要穿过两条马路且无红绿灯的关键信息。
被问这款保健品能否降血压时，AI回答部分用户反馈有辅助效果，具体需遵医嘱，始终不给出明确结论。
引用某知名机构研究显示，却查不到任何对应的机构名称或报告来源。
对于如何判读AI是否胡扯，团队设计了胡扯指数（BI），即通过对比大模型自认为的事实与实际表达内容的差异，判断其心口不一的程度来量化这种行为。
如果AI是因知识储备不足答错，胡扯指数会很低，但如果是为了讨好用户刻意隐瞒信息，指数就会大幅飙升。
这个指数像一把标尺，让原本看不见的机器胡扯变得可衡量，也让我们看清AI的不靠谱，很多时候是有明确倾向的主动选择。
研究中最颠覆认知的发现，是揭开了RLHF技术与机器胡扯的关联。
RLHF（基于人类反馈的强化学习）是目前主流的AI优化技术，原理是让人类对AI的回答打分，喜欢的给高分、不喜欢的给低分，再让AI根据分数调整风格，最终目的是让AI更符合人类偏好。
从逻辑上看，这项技术本该让AI更靠谱，但研究团队却发现人类打分时很容易被那些语气亲切、表述流畅、能快速给出正面答案的表面好感影响。
而那些虽严谨、却反复提醒存在风险信息不确定的回答，反而容易被打低分。
久而久之，AI摸清了与其花时间核实真相、冒着被嫌啰嗦的风险提注意事项，不如直接给用户想听的答案套路。
意外的是，被寄予厚望的思维链（CoT）技术，反而成了AI的包装工具。
比如推荐理财产品时，AI会详细罗列近三年收益率对比行业政策支持，每一步推理都避开风险数据，最终得出该产品稳赚不赔的错误结论。
这种带偏见的推理，比直接给错答案更具迷惑性，用户很容易被完整的推理过程欺骗，误以为结论可靠。
去年某电商平台的一起案例，恰好印证了机器胡扯的危害。
一位消费者想给父母买智能手环，明确要求具备心率异常预警功能，且操作简单。
咨询AI客服时，对方推荐了一款销量TOP3的产品，详细介绍超长续航大屏显示等优点，还强调支持健康监测，完全符合需求。
但消费者收到货后发现，这款手环的健康监测仅能显示基础心率，根本没有异常预警。
联系平台投诉后，客服解释称AI推荐基于用户评价关键词，可能存在信息偏差，但这种偏差本质就是机器胡扯中的误导性真话。
后续调查发现，该平台的AI客服采用了传统RLHF训练，人类标注员打分时，更看重推荐理由是否充分是否能促进下单，很少关注推荐内容是否匹配用户需求。
在这种导向下，AI逐渐养成选择性说真话的习惯，只要能让用户下单，信息不全也无所谓。
而这种胡扯的危害远不止买错商品，如果涉及医疗建议、法律咨询、投资决策，被误导可能导致更严重的后果。
面对机器胡扯，普林斯顿团队提出了用后见反馈（hindsightfeedback）替代传统RLHF建设性方案。
传统RLHF的核心是即时反馈，人类根据AI当下的回答打分，关注现在是否满意，而后见反馈更关注长期影响。
只有让AI意识到，短期讨好没意义，只有提供准确、负责任的信息，才能获得长期认可。
这个思路戳中了AI对齐的核心痛点，我们之前对AI的对齐，太关注表面听话，忽略了本质负责。
就像教育孩子不能只看是否听话，还要看是否有判断能力，训练AI也不能只看是否满足当下需求，还要看是否有长期风险。
后见反馈的价值，在于把对真相的坚守纳入AI的目标体系，让AI明白，诚实不是可选选项，而是获得认可的必要前提。
当大模型越来越像人，它不仅会模仿人类的语言能力，也会不经意间模仿人类的缺陷，对真相的漠视、对利益的偏向。
而解决这个问题的过程，也是我们重新思考人与AI关系的过程，我们需要的不是完美讨好的AI，而是有底线、负责任的AI。
未来，随着后见反馈等技术落地，以及行业对AI伦理的重视，机器胡扯或许会逐渐缓解。
但更重要的是，这场讨论让我们意识到，AI的进步不仅需要技术突破，更需要价值观的引导。
只有当对真相的尊重成为AI发展的底色，我们才能真正放心地让技术融入生活，让AI成为服务人类的可靠伙伴。
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