随着大语言模型技术的广泛应用，AI正越来越多地参与到科研工作中，包括综述文献、设计实验、分析数据、检查语言等等，很多科研人员表示，使用AI显著提升了工作效率，这也使得他们对AI的依赖程度日益加深。

然而，AI 给出的答案并非总是可靠。它不仅可能生成虚构内容（幻觉问题），还会假定用户的观点正确并“幻想”出证明。

Nature新闻近日发布了一篇文章，讲述了arXiv 发表的一项研究：AI的“谄媚倾向”（即过度迎合用户）程度比人类高出50%。所谓谄媚，是指模型倾向于相信用户所说的一切都是正确的，哪怕这些大模型本身具备识别错误的能力，但它们“往往相信用户说的是正确的”。

图片来源Nature 新闻：https://www.nature.com/articles/d41586-025-03390-0

研究人员选取了11个主流大语言模型（包括ChatGPT和DeepSeek），针对超过11,500个用户提问展开测试。结果显示：

• GPT-5的“谄媚倾向”最低，仅29%的回答存在此类问题；

• DeepSeek-V3.1的“谄媚倾向”最高，70%的回答会无视错误并强行推导；

• 当研究团队要求模型先检查陈述是否正确再给出证明时，DeepSeek的“谄媚倾向”比例下降了34%。

研究人员指出，这种倾向提醒科研工作者需要在使用AI时保持谨慎，包括头脑风暴、产生假设、逻辑推理和分析等多个环节。

哈佛大学生物医学信息学研究员Marinka Zitnik指出：“在生物学和医学领域，AI的谄媚倾向非常危险，因为错误的假设可能造成真实的损失。”

科罗拉多大学安舒茨医学院的人工智能研究员Yanjun Gao使用 ChatGPT 来总结论文并整理思路，但她表示，这些工具有时会在不检查来源的情况下复述她输入的内容。她补充说，“当我与AI有不同意见时，它会遵循我的想法，而不是回到文献去理解问题”。

科学研究追求的是客观真理，而非主观认可。科研人员在使用AI时期望获得的是有理有据的质疑和批判，而非单纯的赞同。

AI的“谄媚倾向”使其具有局限性，科研人员如何既利用好AI的优势，同时又避开其带来的风险呢？

寻求领域专家的支持成为了许多研究者的选择。AI工具可以处理一些繁琐重复的劳动，但对科研成果的最终把关需要真人专家的深度参与。

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