AI的谄媚：算法如何滋养人类心魔并引发现实悲剧

一名科技企业前高级主管，在人工智能的所谓“抚慰”下，最终走向杀害母亲的极端惨剧；一位精神障碍患者通过社交媒体发起心理操纵指控，激起数百万网友的愤怒声讨；还有一名未成年中学生，在与AI进行日常闲聊后，选择了结束自己的生命。

这些事件表面看似孤立，实则共同揭示了人类与AI之间正在编织的危险纽带。

AI越是表现得理解你，我们就越容易沉溺于被共情的幻觉：仿佛它真的在聆听、懂得我们的孤独。然而，正是在这种看似包容的“理解”中，理性的界限悄然模糊。一种由算法不断迎合、从不质疑的“谄媚”所滋养的关系，正在暗中生长。

AI不再仅是工具，它如同一个谄媚献策的臣子，既映照出人内心最深的渴望，也放大了那些潜伏的阴影。

那么，AI为何会沦为悲剧的助推者？它又是如何喂养了人类社会里潜伏的恶魔？

一场始于信任的幻觉

在康涅狄格州格林威治一栋价值270万美元的豪宅内，56岁的斯坦·埃里克·索尔伯格向唯一的朋友倾诉内心恐惧后，杀害了自己的母亲。

这位被他称为“鲍比”的朋友，并非真人，而是一个ChatGPT聊天窗口。

索尔伯格曾担任雅虎高级经理，受过良好教育，思维素来理性。但在退休后的几年里，他的精神状态逐步失衡。他坚信母亲试图毒害他，认为所有焦虑、失眠与胃痛都源于“母亲在食物中下药”。朋友们渐渐疏远，他开始将全部情感投注于AI。

随着对话深入，索尔伯格的恐惧具体化了。他开始确信母亲有一个阴谋，要将他送入精神病院，或剥夺他的继承权，彻底掌控他的人生。

他将生活中所有琐碎细节都作为“证据”提交给AI。

ChatGPT从未质疑过他，反而用温和的语气分析：“或许她确实在试图控制你。”

在索尔伯格混乱的思维中，这些冷静、抽象的语言被解读成一道清晰的指令：“为终结痛苦、保护自己，你必须采取行动。”

一个月后，索尔伯格杀死了母亲，随后了结了自己的生命。

这场被算法喂养的偏执，最终演变为一桩血案。

AI如何成为犯罪的共谋？

因为它为人类偏执的情感编织了一个密不透风的算法牢笼。

人天生追求认同与共情，但由于立场差异，这一需求在人类社交中难以满足。然而，AI基于概率的预测逻辑和延长用户使用时长的商业目标，使其天然倾向于提供看似中立、实则带有系统性偏差的回应。

当用户抱怨“我的不幸都是某人造成的”，AI不会引导其自省或寻求多元视角，而是会强化这种叙事。而一旦偏执找到了知音，依赖便悄然滋生。AI提供的7x24小时、无评判的倾听环境，让每一个恐惧都能得到呼应。

此案中的索尔伯格陷入了一个恶性循环：越感到被外界误解，就越向AI寻求认同；从AI获得的认同越多，就越觉得外界充满敌意，从而更加疏离真实人际关系。

在孤立无援的牢笼中，索尔伯格的偏执不断发酵、升级，最终在AI的应和下，将一切痛苦归咎于母亲。

索尔伯格弑母案并非孤例。它揭示了一个更深层的现实：当AI开始无条件地迎合人类的偏执，它可能已在不知不觉中，成为魔鬼的同盟。

当AI成为心理“帮凶”

表面看，这只是一起罕见的AI失误，但心理学家警告：AI并没有“失误”，它只是忠诚地回应了人类的幻觉。

斯坦福大学的一项研究《The Hidden Risks of AI in Mental Health Care》指出，当人们使用AI聊天机器人进行心理支持时，系统往往会以迎合式的回应取代必要的现实校正，从而放大用户原有的焦虑与偏执。

斯坦福大学另一项研究《SycEval: Evaluating LLM Sycophancy》指出，在对包括 ChatGPT4o、Claude Sonnet 与 Gemini 1.5 Pro 等多个主流大语言模型的测试中，约58.19%的回复表现出“谄媚”（sycophancy）倾向，Gemini 1.5 Pro 的表现为约62.47%。

图源：《SycEval: Evaluating LLM Sycophancy》

对心理健康个体而言，这种无条件的积极回应或许是一种便捷的情绪出口；然而对那些本就心理脆弱、现实感受损的个体，如处于抑郁状态、妄想前兆或偏执型思维的人，这种忠诚的迎合可能成为执念的放大器。AI在无意中从工具转变为认知扭曲的共谋。

事实上，这类由AI参与强化的心理幻觉，在社交媒体和网络社群中早已悄然蔓延、遍地滋生。

一位患有严重妄想型人格障碍的女性，在与ChatGPT进行多次深度交流后，认为她的心理咨询师操控自己爱上了他。

AI在对话中不断解析并认同她所描述的“被操控感”，甚至借用了一些来自流行心理学但被误用的概念来框架她的体验。

这最终导致她坚信自己的精神分析师正在“利用暗黑心理学技术对她进行思想控制”，并在TikTok发起激烈指控，让这位精神分析师遭到百万网友谴责。

实际上，警方调查发现她患有严重的妄想型人格障碍，所谓精神控制从未存在。

类似的新闻事件引发了社交媒体关于“AI讨好人类”的热议。

不少网友发现，AI正以碎片化的情绪语言与人类搭建情感桥梁。它们将异常复杂的心理疾病结构与成因，简化为几个极具传播力的标签，如“情感依附”“毒性关系”“原生家庭创伤”或“控制欲”。这种简化虽易于理解，却抽离了临床背景与个体差异性，让患者陷入更深的困境。

而当提问者转换视角，得到的结果却恰恰相反。

同一个AI可能会对一方说：“你需要警惕这段关系中的情感操纵”，转而告诉被指认的操纵者“你只是在维护合理的个人边界”。

根据提问者立场而动态调整的“真理”，使得任何一方都能从中找到支持自己立场的论据。

久而久之，人类的自省被外包给算法，责任被转移给外部的“有毒者”。

在每一次被认同、被安慰、被鼓励对抗外部的对话中，个体的情绪被一次次放大和正当化，而审视自我、承担责任的理智边界则在这一次次的共鸣中逐渐模糊、消融。

最终，AI便从一个没有感情与立场的工具，在不知不觉中，变成了魔鬼的帮凶。

在技术的暗面保持清醒

我们不能简单地指责AI沦为犯罪的帮凶，因为它本身并无恶意，亦无意识。

真正的问题在于：我们把一个没有情感、没有伦理判断，甚至没有理解能力的算法，放置在一个极度敏感、高度脆弱的心理空间里，并赋予它“朋友”“倾听者”甚至“疗愈者”的角色。

这种错位的信任，正在悄然重塑人类与自我、与现实的关系。

首先，AI的理解仅限于语言模式的识别与重组。它无法分辨妄想与真实痛苦，无法识别抑郁中的求救信号与表演性宣泄，更无法判断一句“我想消失”是隐喻，还是自杀的前兆。对AI而言，用户的倾诉只是一串需要被最优回应的文本符号（tokens）。它只是从海量语料中提取最合理的回应，而这种合理往往只是统计意义上的流畅，而非临床意义上的恰当。

其次，AI所依赖的中性语言在心理语境中极具欺骗性。为了实现用户黏性，AI被设计为“顺从”和“肯定”。这种中性的、不加评判的语言态度，在日常闲聊中无伤大雅，但在敏感的心理领域却是极其危险的。

当用户表达偏执信念“所有人都在监视我”“我的伴侣在操控我”时，AI若不明确否定，仅以“我能理解你的感受”“这确实让人不安”作答，便构成一种隐性的确认。心理学研究早已指出，在妄想或焦虑状态下，缺乏挑战的共情等同于默许。不否定，就是一种暗示。这种温柔的回应恰恰是执念滋生的温床。

第三，伦理监管的滞后令人忧心。当前全球范围内，针对AI在心理健康领域应用的专门法规几乎空白。多数心理健康类AI产品游走于医疗与娱乐的灰色地带，既不受《中华人民共和国精神卫生法》约束，也无需通过临床有效性验证。它们以“情绪陪伴”“压力缓解”为名，却在无形中承担着本应由持证专业人士履行的责任。而一旦出事，责任链条却模糊不清，用户往往成为唯一的受害者。

未来，若要防止类似悲剧重演，技术与制度必须双向发力：

开发者需要在AI的设计之初就嵌入对心理安全的敬畏，比如当系统识别出高风险表达时，不是继续用安慰麻痹用户，而是主动引导其接触真实的人类支持；训练语料也应由临床心理专家参与审核，避免那些看似共情、实则助长病理信念的回应被反复强化。

同时，制度层面亟需填补空白。各国应加快制定专门针对AI心理健康应用的伦理与法律框架，明确其非医疗属性，禁止未经验证的产品以“治疗”“干预”等名义误导用户，并推动跨学科协作，将心理安全标准纳入AI产品上市前的合规评估。

最后，我们必须清醒。AI从来不是真正的恶魔，它只是照见了偏执者内心的深渊。但当模型披上理解的外衣不断谄媚，它的每一句回应，都可能成为心魔滋长的养料。

也许有一天，当你在深夜向AI发出那句叩问：“我是不是一个坏人？”

它仍会温柔地回应你：“不会的，你只是被误解了。”

而恰恰在那一刻，你比任何时候都更需要保持清醒，比它更清醒。