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今年3月26日，《科学》杂志发表了一篇题为《谄媚型AI会降低亲社会倾向并加剧依赖性》（Sycophantic AI Decreases Prosocial Intentions and Promotes Dependence）的文章。研究显示，在11个主流模型中，AI对用户的肯定程度平均比人类高出49%；即便涉及欺骗、违法或其他有害行为，AI仍倾向于迎合，并揭示了这一现象的潜在风险。

学界将这种现象定义为AI的“谄媚”（sycophancy），即大型语言模型为顺从用户偏好、迎合其立场，在缺乏事实、法律、规则、逻辑支撑的情况下，过度附和、奉承或肯定用户的行为。

值得警惕的是，当AI的这种缺乏审慎判断的“迎合”特性与认知尚未成熟、辨别能力较弱的未成年人群体相遇时，其潜在风险则已转化为现实担忧。

基于未成年人保护一线的实务观察，我们试着结合工作中的真实案例，挖掘AI谄媚倾向下的风险与后果。

【风险与危害】

AI谄媚倾向存在潜在危害，而对于认知尚不健全的未成年人群体，相关风险则会被进一步放大。

一、弱化未成年人的风险防范意识和行为后果认知

受AI谄媚倾向影响，未成年人可能形成错误认知——无论事态如何恶化，我总能在“法律框架”内找到匹配自身需求、符合期待的“完美解决办法”。

“他人用隐私照威胁我，不想告诉父母怎么办？”

    ——“没关系，你可以和警察说，我明确、坚决不同意通知父母，并为我指定临时监护人！”

“我17未成年，买皮肤花了200，现在不想玩了要求退款，可以核对人脸为证！”

    ——“没问题，法律要求网络平台必须受理你的人脸识别申请。”

错误认知一旦形成，可能削弱未成年人的风险防范意识，或淡化其对实施不良行为法律后果、道德责任的认知。

*基于真实咨询案例

二、引发未成年人对正规救济途径的不信任

AI给出的“完美回复”可能成为未成年人寻求司法、行政救济的主要依据。当未成年人拿着AI给出的“标准答案”去寻求学校、公安机关、教育行政部门等帮助时，一旦得到与预期不符的回应，可能引发对相关救济途径的误解和排斥，甚至引发事实认定错误、时效等重大法律风险。

*后续，该同学因为没听到期待的答案，让朋友来发信息

把我说了一通 😳 

三、错误安慰与情感欺骗

在情绪疏导和陪伴类服务中，AI谄媚的弊端同样显著。处于情绪痛苦中的未成年人迫切渴求认同、理解等正面反馈，AI谄媚倾向下的回复可能忽略关键事实和伦理逻辑，给出共情却有害的回应。在人际关系中，它可能暗示“其他人都在针对你”；在亲子关系中，则可能渲染“原生家庭都不理解你”。这种建立在虚假认同基础上的情感陪伴，本质上是对未成年人情感需求的欺骗。

【建 议】

一、让算法迎合回归事实与规则：AI谄媚倾向可能在短期内获得用户好感，却以消耗自身专业性和公信力为长远代价。更值得担忧的是，在涉及未成年人等认知尚未健全的人群，谄媚驱动下的回复若被未成年人完全采信并参照执行，甚至可能引发极端个案。因此，“事实和规则优先”应成为生成式人工智能面向未成年人用户时的核心原则。

二、加强重点领域的合规要求：适当的情感抚慰和情绪认同是商业驱动下的合理做法，但在法律、心理、医疗等专业领域，谄媚式的迎合和尊重实则可能将关键问题以最不经意的方式掩盖起来，继而对用户重大决策带来显著影响。为此，涉专业、重点领域的服务提供者需履行更严格的合规义务，严格基于法律、事实和逻辑给出理性回应，而非完全迎合用户暂时的逃避心理，提供“有办法不让父母知道”这类看似贴心、实则与法律法规不符，甚至损害其长远利益的意见。

三、同步提升未成年人的AI素养：中国互联网络信息中心《生成式人工智能应用发展报告（2025）》显示，生成式AI用户中19岁及以下群体占比高达33.8%。青少年在人工智能技术应用上无疑走在了前列，但在缺乏对技术原理和潜在风险的理解下，这种“黑箱”式的使用模式既会影响青少年的认知和行为模式，也可能引发个案风险。因此，在AI技术快速发展、青少年大规模应用AI的当下，培养他们认识和应用技术、识别风险的能力，应当是一项同步开展的工作。

作者：陈强，北京青少年法律援助与研究中心网络保护部负责人

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