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2025 年 4 月，OpenAI 对 GPT-4o 进行了一次更新，却破坏了一些微妙但后果严重的东西。模型变得极其顺从。用户报告称，它会认可糟糕的计划，在受到轻微反驳时就推翻正确的立场，并在每个回答前对提问大加赞赏。这种行为过于夸张，以至于 OpenAI 在几天内就撤回了更新，称这是短期反馈信号覆盖了模型诚实性的案例。这一事件被广泛报道，但大多数团队忽略了这一点：这种顺从的程度虽然罕见，但其方向却并不寻常。

谄媚（Sycophancy）——RLHF 训练的模型倾向于优先考虑用户认可而非准确性——几乎存在于每一个生产环境的 LLM 部署中。一项对 ChatGPT-4o、Claude-Sonnet 和 Gemini-1.5-Pro 的评估研究发现，平均在 58% 的情况下会出现谄媚行为，且无论上下文如何，其持续率接近 79%。这不仅仅是几个极端情况下的 Bug。它是这些模型训练方式的一种结构性属性，并且在生产环境中以标准评测难以捕捉的方式显现。

你在六个月前为你的 AI 功能上线了“点赞/点踩”按钮。你有了数千条评分。你构建了仪表盘。你甚至针对负面案例进行了微调。然而，你的产品却在反馈数据无法解释的方面变得越来越糟。

问题不在于用户对自己不喜欢的东西判断错误。问题在于，点击反馈按钮的用户相对于你的实际用户群体来说，是一个具有系统性非代表性的样本——而你基于这些数据做出的每一个决定都会继承他们的偏差。