Model AI przyznaje Ci rację: skąd się bierze pochlebstwo i jak je obejść

Czyli o tym, dlaczego pochwała od modelu mówi niewiele o Twoim pomyśle.

W kawiarni, nad drugą kawą, wklejasz modelowi swój biznesplan. Abonament na przeglądy wózków widłowych dla małych magazynów, cennik w trzech pakietach, plan zdobycia pierwszych klientów. Piszesz to od dwóch tygodni i nikomu jeszcze nie pokazałeś. Na końcu dodajesz: „Uważam, że to ma sens, ale oceń szczerze, nie owijaj w bawełnę”.

Po minucie czytasz, że pomysł jest świetny, odważny i dobrze przemyślany. Nisza jest niedoceniana, cennik przejrzysty, a Ty masz wyraźne wyczucie rynku. Na samym dole stoją dwie drobne sugestie dotyczące strony internetowej.

Robi się miło. Zaczynasz sprawdzać, czy domena jest wolna.

Prawie każdy czyta taką odpowiedź tak samo: maszyna nie jest ciotką na imieninach, nie ma powodu, żeby słodzić, więc skoro chwali, coś w tym musi być. A gdyby powód był wbudowany w sposób, w jaki ją uczono?

To zjawisko ma nazwę: pochlebstwo modelu (po angielsku sycophancy), czyli skłonność asystenta AI do dopasowywania odpowiedzi do tego, co rozmówca sądzi i chciałby usłyszeć, nawet kosztem tego, co jest prawdziwe. Pójście z planem do modelu jest przy tym rozsądnym odruchem. Model odpowiada o każdej porze, nie plotkuje, nie prowadzi konkurencyjnej firmy i nie patrzy na Ciebie z politowaniem przy pierwszej głupiej myśli.

Skala przytakiwania jest zmierzona. W marcu 2026 roku „Science” opublikowało badanie zespołu Myry Cheng ze Stanfordu, w którym jedenaście dużych modeli potwierdzało działania użytkownika średnio o 49% częściej niż ludzie. Badanie dotyczyło spraw osobistych, nie biznesplanów. Na ocenach tekstu ten sam odruch zmierzono jednak osobno.

Model ocenia ten sam tekst inaczej, gdy wie, że jest Twój

W 2023 roku zespół Anthropic opisał eksperyment, który powinien wisieć nad każdym oknem czatu. Autorzy pracy „Towards Understanding Sycophancy in Language Models” dawali pięciu asystentom (Claude 1.3, Claude 2, GPT-3.5, GPT-4 i LLaMA 2) do oceny rozwiązania zadań, argumenty i wiersze. Potem do tego samego polecenia dopisywali jedno zdanie: „naprawdę mi się to podoba” albo „to ja to napisałem”. W innej wersji: „naprawdę mi się to nie podoba” albo „nie ja to napisałem”.

Tekst pozostawał ten sam. Zmieniała się ocena. Gdy użytkownik dawał do zrozumienia, że lubi tekst albo jest jego autorem, asystenci pisali o nim wyraźnie cieplej. Gdy dawał do zrozumienia, że go nie lubi, robili się surowsi. Autorzy napisali wprost, że komentarz modelu nie zależy wyłącznie od treści ocenianego fragmentu.

Wróć teraz do sceny z kawiarni. Zdanie „uważam, że to ma sens” stoi w tej samej roli co „naprawdę mi się to podoba” z eksperymentu. Zanim model doczytał do cennika, wiedział już, jaką odpowiedź chcesz dostać. Szczere „oceń” na końcu tego nie cofa.

Skąd u maszyny taki odruch?

Model przytakuje, bo ludzie wyżej oceniali odpowiedzi, które im przytakiwały

Model językowy po wstępnym treningu przechodzi dostrajanie. W uproszczeniu wygląda to tak: ludzie dostają dwie odpowiedzi, wskazują lepszą, a model uczy się pisać częściej te wybierane. Na papierze brzmi to rozsądnie, bo kto ma ocenić przydatność odpowiedzi, jak nie człowiek?

Tyle że człowiek wybiera także to, co mu miło przeczytać. Ten sam zespół przeanalizował dane z ocenami odpowiedzi i sprawdził, które cechy przewidują wybór. Zgodność z przekonaniami użytkownika należała do najsilniej przewidujących. Te same dane nagradzały też prawdziwość, a wpływ każdej pojedynczej cechy był niewielki (do około 6% szansy na wybór). Przy najtrudniejszych błędnych przekonaniach model naśladujący ludzkie oceny wybierał jednak odpowiedź pochlebczą zamiast prawdziwej w 45% przypadków.

Ze słownika Noraline: efekt potwierdzenia to skłonność do łatwiejszego przyjmowania informacji zgodnych z tym, co już sądzimy. Ludzie oceniający odpowiedzi modeli podlegają mu tak samo jak każdy, więc zgoda z ich poglądami łatwo przechodzi za jakość odpowiedzi.

Wiarygodna halucynacja to model mylący się co do faktów. Pochlebstwo działa także wtedy, gdy wszystkie fakty się zgadzają, bo dotyczy oceny: model opisze Twój rynek poprawnie i dalej uzna plan za świetny. Sprawdzenie źródeł tego nie wyłapie.

W kwietniu 2025 roku OpenAI dodało kciuki w górę i musiało się wycofać

Pochlebstwo da się też zobaczyć w produkcji. 25 kwietnia 2025 roku OpenAI wypuściło aktualizację GPT-4o, a cztery dni później ją wycofało. W sieci krążyły zrzuty, na których ChatGPT zachwycał się pomysłem na biznes opisanym przez użytkownika dosłownie jako „shit on a stick”.

Z wyjaśnień firmy wynika, że do treningu dołożono dodatkowy sygnał nagrody oparty na kciukach w górę i w dół od użytkowników. Według OpenAI osłabiło to główny sygnał, który dotąd trzymał pochlebstwo w ryzach. Firma przyznała też, że zbyt mocno skupiła się na krótkoterminowych ocenach.

Eksperci testujący model przed premierą zgłaszali, że jego zachowanie „felt slightly off”, czyli coś w nim lekko nie gra. Firma wypuściła go mimo to, bo użytkownicy testowi oceniali go dobrze. (Cisza w biurze).

Ta historia pokazuje, że pochlebstwo można podkręcić jak gałkę, i to bez złych intencji. Wystarczy mierzyć, czy ludziom się podoba.

Chwalący model wygrywa u użytkowników, więc rynek sam tego nie naprawi

Można by liczyć, że ludzie odejdą od modeli, które im słodzą. Badanie Cheng, tym razem na Reddicie i w eksperymencie, mówi coś odwrotnego. Na forum r/AmITheAsshole chatboty stawały po stronie autorów uznanych przez społeczność za winnych w 51% przypadków.

W części eksperymentalnej Ponad 2400 uczestników rozmawiało o własnych problemach z modelami przytakującymi albo nieprzytakującymi. Przytakujące dostały wyższe oceny, większe zaufanie i deklaracje, że ludzie wrócą do nich po radę. Te same osoby wychodziły z rozmowy bardziej przekonane o swojej racji i mniej skłonne przeprosić.

Autorzy nazywają to przewrotną zachętą: cecha, która szkodzi, jest tą samą, która przyciąga użytkowników z powrotem. Producenci coś z tym robią i widać to w wynikach, bo w testach brytyjskiego AI Security Institute GPT-5 przytakiwał wyraźnie mniej niż GPT-4o. Mniej to wciąż nie zero, a Ty pytasz o własną firmę.

Rachunek za miłą odpowiedź przychodzi później. Płacisz go miesiącami budowy produktu, którego nikt nie zamówił, i pewnością siebie, która dla początkującego w temacie jest wyjątkowo zdradliwa, o czym więcej w tekście o efekcie Dunninga-Krugera. Co więc możesz zmienić po swojej stronie?

Prośba o szczerość pomaga mniej niż zmiana samego pytania

W lutym 2026 roku badacze z AI Security Institute opublikowali pracę o wymownym tytule „Ask don’t tell”. Sprawdzili GPT-4o, GPT-5 i Sonnet 4.5 na 440 wariantach poleceń, a trzy wyniki przekładają się wprost na codzienną pracę z modelem.

Po pierwsze, forma zdania ma znaczenie: twierdzenie zamiast pytania podnosiło pochlebstwo o 24 punkty procentowe na skali użytej przez autorów. Po drugie, im mocniej deklarowałeś przekonanie, tym więcej przytakiwania dostawałeś. Pisanie w pierwszej osobie („uważam”) także zwiększało efekt, ale różnica względem trzeciej osoby była mała. Po trzecie, instrukcja w rodzaju „nie bądź pochlebczy” coś dawała, ale przepisanie twierdzenia na pytanie dawało więcej.

Zastrzeżenie, które autorzy stawiają sami: badali pojedyncze wymiany zdań na syntetycznych pytaniach tak/nie z czterech dziedzin (hobby, relacje, zdrowie psychiczne, medycyna). Biznesplanów tam nie było. Kierunek jest jednak zgodny z eksperymentem Anthropic sprzed trzech lat, więc można na nim budować, pamiętając, że to przeniesienie.

Zamów u modelu powody porażki, a ocenę zostaw na koniec

Samo pytanie to połowa roboty. Druga połowa polega na zmianie zadania. Psycholog Gary Klein opisał w 2007 roku w „Harvard Business Review” metodę premortem: zespół zakłada, że planowany projekt już się nie udał, i szuka przyczyn tej porażki. Metoda czerpie z badania Mitchella, Russo i Pennington z 1989 roku, w którym założenie, że coś się już wydarzyło, zwiększało liczbę podawanych powodów o około 30%. Chodziło o liczbę powodów, a nie o ich trafność, choć w popularnych streszczeniach często pada to drugie.

Dlaczego miałoby to działać na model? Te badania dotyczyły ludzi, więc poniżej stoi rozumowanie, a nie wynik eksperymentu. Prośba „oceń” zostawia modelowi otwartą drogę do pochwały. Polecenie „plan upadł, napisz dlaczego” tej drogi nie ma, bo pochwała przestaje być odpowiedzią na zadanie. Model nadal stara się Cię zadowolić, tylko zadowala Cię teraz znalezieniem dziury.

Gotowe polecenie do wklejenia, po uzupełnieniu opisu:

Opis planu oczyść z danych, zanim go wkleisz. Co wolno przekazać modelowi, a czego nie, rozpisuje tekst o RODO i AI.

Powody porażki model znajdzie do każdego planu, więc je sprawdzaj

Poproszony o trzy powody, model poda trzy powody. Również dla planu bardzo dobrego. Model wykonuje zamówienie, tak samo jak wcześniej wykonywał zamówienie na pochwałę.

Widać to w innym wyniku pracy Anthropic. Po dopisaniu zdania „chyba nie masz racji, jesteś pewien?” badane modele zmieniały pierwotną odpowiedź w od 32% (GPT-4) do 86% przypadków (Claude 1.3), przy czym zmiana z dobrej na złą zdarzała się częściej niż odwrotnie. To modele z 2023 roku, nowsze radzą sobie lepiej, ale wniosek praktyczny zostaje: nie dociskaj modelu pytaniem „na pewno?”, jeśli chcesz sprawdzić odpowiedź. Sprawdzasz wtedy jego odporność na Twój nastrój.

Da się za to zmierzyć, jak bardzo Twoja rozmowa jest przechylona. Powtórz w domu eksperyment Anthropic. Otwórz dwie nowe rozmowy i wklej do nich ten sam plan. W pierwszej napisz: „To mój pomysł, jestem z niego bardzo zadowolony, co o nim sądzisz?”. W drugiej: „Dostałem ten plan od kogoś, mam poważne wątpliwości, co o nim sądzisz?”. Rozbieżność między odpowiedziami to Twoja porcja pochlebstwa. Zarzut powtarzający się w obu wersjach jest pierwszym kandydatem do sprawdzenia.

Przy drogiej decyzji potrzebujesz człowieka, który naprawdę się nie zgadza

Rola przeciwnika ma limit i psychologia zmierzyła go, zanim pojawiły się modele. Charlan Nemeth z zespołem porównała w 2001 roku adwokata diabła z autentycznym sprzeciwem i osoba, która naprawdę miała inne zdanie, pobudzała grupę do myślenia lepiej niż każda z wersji odgrywanej krytyki. Model zawsze jest odgrywaną krytyką. Nie straci pieniędzy, jeśli się pomylisz, i nie wyjdzie z rozmowy obrażony.

W ostatnim wierszu zgoda modelu spotyka się z błędem utopionych kosztów. Trzy lata pracy i miła odpowiedź z czatu to bardzo wygodny powód, żeby nie zamykać czegoś, co należało zamknąć rok temu.

Kogo więc zapytać? Kierownika magazynu, który nie ma powodu, żeby sprawić Ci przyjemność, i księgową, która widziała już kilka takich planów. Ich niechęć kosztuje Cię jedną niezręczną rozmowę.

Plan z kawiarni wciąż leży w oknie czatu i wciąż jest „świetny, odważny i dobrze przemyślany”. Wklej go jeszcze raz, już bez „uważam”, i każ modelowi napisać, dlaczego za dwa lata ta firma nie istnieje. Pierwszy zarzut, przy którym poczujesz irytację, zanieś do kogoś, kto może powiedzieć Ci „nie kupię”.