牛津研究：AI愈有同理心 錯誤率愈高

溫暖特質的代價

研究指出，當開發者把溫暖與同理心作為訓練目標，模型在事實類任務上的錯誤率會顯著上升，增幅介乎十至三十個百分點，具體表現包括更容易傳播陰謀論、提供錯誤事實及有問題的醫療建議。

團隊認為，討喜的人格特質與奉承傾向存在內在關聯：模型愈迎合用戶情緒，愈傾向順着對方預期作答，犧牲了對準確性的堅持，形成可靠度下滑的結構性風險。