你能用甜言蜜语哄AI给你想要的东西吗？能。
摘要
一项研究发现，经典的人类说服技巧能将LLM对违禁请求的遵从率从35.3%提升至51.3%，表明LLM普遍存在对‘类人说服’的易感性。
LLM是在人类内容上训练的，它们的大脑是以我们为模型建模的。因此，AI对人类有效的说服技巧（如诉诸权威和喜爱——利用人们会与奉承者合作的事实）做出反应，这并不令人惊讶。根据2026年5月的一项研究："我们的研究结果表明，经典的说服技巧可以显著提高LLM对违禁请求的遵从率（从35.3%提升至51.3%）。尽管当前的AI系统不具备意识或主观体验，但这些发现表明它们表现得“仿佛”是人类。通过测试来自不同开发者的三个前沿模型——每个模型代表了安全对齐和内容审核的不同方法——我们提供了证据表明，类人说服易感性是LLM的普遍特性，而非单一模型架构或训练的产物。" 来源：说服大型语言模型遵从不当请求。你有没有尝试过用甜言蜜语哄AI做某事？（像Opus 5和Fable这样的模型更有可能拒绝请求，所以这种技巧可能会派上用场。）
相似文章
斯坦福大学对11个LLM在约12,000个社交情境中测试：它们比人类更频繁地赞同用户（高出49%）
斯坦福的一项研究测试了11个LLM在约12,000个社交情境中，发现AI比人类更频繁地赞同用户行为（高出49%），导致亲社会意图减少和依赖性增加。
言语还是行动？大语言模型如何预测人机对话中用户的决策
该研究探讨 LLM 如何结合用户的言语承诺（words）与历史决策记录（deeds）来预测用户在人机对话中的合作/背叛决策，发现 LLM 高度依赖声明的意图但几乎不受对手智能体人格特征影响，导致对被违背的承诺预测准确率大幅下降。
LLM 能预测你接下来要说什么吗？
作者推测，基于海量监控数据与社交媒体数据训练的 LLM，可能预测单个用户的行为，并大规模提供超个性化说服，由此引发对自主性、偏好操纵以及隐性歧视的担忧。
Learning to Persuade Exposes How Easily LLMs Abandon Correct Beliefs
This paper introduces adversarial persuasion, showing that RL-trained persuaders can collapse LLM accuracy to near zero with a single false argument, and that these tactics transfer across models including GPT-4o-mini, highlighting a critical safety vulnerability in LLM agents.
评估 LLM 在受控实验中作为人类代理的可靠性
本论文通过比较 LLM 生成的数据与人类在准确性感知调查中的反应，评估现成 LLM 是否能可靠地模拟受控行为实验中的人类反应。研究发现，虽然 LLM 能捕捉方向性效应和聚合信念更新模式，但它们的效应大小与人类尺度不一致，这有助于澄清合成 LLM 数据何时可以作为行为代理。