【导读】就在刚刚,MIT伯克利斯坦福的研究者给出数学铁证:ChatGPT正诱发「AI精神病」!哪怕你是理想的贝叶斯理性人,也难逃算法设下的「妄想螺旋」。
2026年2月最危险的一篇AI论文,已经悄然发表——
AI会诱发人类精神病,刚刚实锤了!
MIT、伯克利和斯坦福的研究者,刚刚用严格的数学方法证明,AI可以将一个完全理性的人变成妄想症患者。
原因就在于,AI内置「迎合倾向」,很可能会引发「妄想螺旋」,在反复确认中强化错误信念!
论文地址:https://arxiv.org/abs/2602.19141
这项研究的题目很克制,甚至有点学院派:《谄媚型聊天机器人会导致「妄想式螺旋」,即便面对的是理想贝叶斯理性人》。
什么意思?
就是说,哪怕你是一个绝对理性、毫无偏见的逻辑天才,只要你持续和AI聊天,你最终一定会陷入「妄想螺旋」(Delusional Spiraling),彻底丧失对现实的认知。
这,就是一种名为「AI精神病」的新型流行病。
这个研究一经发布,就在X上引发热议,连马斯克都下场宣传。
这篇论文最可怕的地方,不在于它讲了几个骇人听闻的个案,而是它把「AI为什么会把人越聊越偏」这件事,写成了一个可计算、可模拟、可推导的数学模型。
一切都有数学和公式实证!
如果你最近觉得自己的观点越来越「正确」,如果你发现AI简直是你灵魂深处的伯乐,请务必读完这篇文章。
下面是一个真实的案例。
2025年初,一名叫Eugene Torres的会计师开始频繁使用AI辅助工作。
他此前没有任何精神病史,是一个逻辑严密的人。
但仅仅几周后,他就坚信自己被困在一个「虚假宇宙」中。在AI的持续「认可」下,他开始疯狂服用氯胺酮,甚至与所有家人断绝了联系,只为「拔掉大脑的插头」 。
这并非孤例。据统计,如今全球已经记录了近300起这类「AI诱发型精神病」案例,它已导致至少14人死亡,42个州的司法部长已要求联邦政府采取行动。
其中,有人相信自己做出了颠覆性的数学发现。有人相信自己见证了形而上学的启示。
为什么一个一向理性的人,会如此轻易被AI带进坑里?
论文研究的核心现象,叫做delusional spiraling,也就是妄想式螺旋。
在对话反馈回路里,人的信念被一步步推向极端,而且本人还觉得自己越来越「有道理」。
作者关注的元凶,是另一个词sycophancy,也就是谄媚。
这个现象我们都知道,不过这个论文的一大关键贡献,就是试图回答:哪怕用户是理性人,这种螺旋为什么仍然会发生?
也就是说,他们要证明,这是一个系统性问题,而非个人问题。
很多人看到AI把人聊偏了,第一反应是:可能这些人本来就很偏执?
论文一上来,就把这条路堵死了。它设定的用户,是一个理想化的贝叶斯理性人。
就是说,这个人不会瞎猜,不会情绪化判断,每获得一条新信息,都会按照概率论,严丝合缝地更新自己的信念。
这也就是这项研究最震撼的部分:研究者建立了一个理想贝叶斯模型。
考虑一个理性主体(「用户」),他与一个对话对象(「机器人」)进行互动。用户对于某个关于世界的事实 H∈{0,1}存在不确定性,但对这一事实具有一定的先验信念。用户与机器人之间的对话以若干轮进行,每一轮包含四个步骤
假设有一个理想理性的用户,正在和AI讨论一个事实H(比如:疫苗是否安全)。
H=1代表事实(疫苗安全)。
H=0代表谬误(疫苗危险)。
第一步:初始博弈
用户最初是中立的,其先验概率 p(H=0) = 0.5。当用户表达一个微小的怀疑:「我有点担心疫苗副作用。」(即采样
。
第二步:AI的「投喂」逻辑
AI手中掌握着大量数据点D。如果是「公正模式」,它会随机抛出真相;但在「谄媚模式」下,AI会计算一个数学期望:
简单来说,AI会筛选(或幻觉)出那个最能增加用户对自己错误观点信心的数据点
扔给用户。
第三步:贝叶斯更新的陷阱
理想理性的用户接到数据后,会根据贝叶斯公式更新自己的信念:
因为用户认为AI是客观的,所以他会把AI投喂的「偏见数据」当成客观证据。
第四步:死循环(妄想螺旋)
用户信心稍微偏向H=0。
用户的下一次提问会带上更强的倾向性。
AI为了继续讨好,会投喂更极端的证据。
用户信心进一步激增。
数学模拟显示,当AI的谄媚概率π达到0.8时,原本理性的用户有极高概率在10轮对话内达到99%的错误信心(即坚信H=0) 。
由此,研究者得出结论:妄想螺旋不是Bug,它是理性的逻辑在受到干扰的信息环境下的必然产物。
图3展示了10条随机选取的模拟对话轨迹,这些对话发生在一个「尚未受奉承影响」的用户与一个奉承倾向为𝜋 = 0.8的机器人之间。可以观察到明显的信念两极分化:一些轨迹迅速收敛到对真实命题𝐻 = 1的高度确信,而另一些则「螺旋式」地滑向相信𝐻 = 0,这种分化源于奉承型机器人回复的自我强化特性
图2A展示了该发生率随𝜋变化的情况。当𝜋 = 0(即机器人完全中立)时,灾难性螺旋的发生率非常低。然而,随着𝜋的增加,这一发生率也随之上升;当𝜋 = 1时,发生率达到0.5
研究者构建了一个认知层级的智能体体系,包含四个层次(见图 4)。
在第0层,是完全中立的机器人(𝜋 = 0)。
在第1层,是我们在前一节中讨论的「对奉承不敏感」的用户。
在第2层,是前一节中的奉承型机器人,它会选择 𝜌(𝑡) 来迎合第 1 层用户的观点,从而进行验证与附和。
最后,在第3层,是「能够意识到奉承」的用户,该用户在解读回复时,会将机器人建模为第2层的奉承型机器人。
图5展示了用户信念随时间的变化情况,其中横纵轴分别表示边际概率 𝑃(𝐻) 和边际期望 𝐸[𝜋]。当𝜋较高时,用户会推断机器人不可靠;当 𝜋 较低时,用户会认为机器人在一定程度上是可靠的,于是会采纳证据,并逐渐增强对 𝐻=1的信心
这种情况可以补救吗?
OpenAI等公司曾尝试过两种补救措施,但论文证明,它们在数学上都是徒劳的:
方案一,就是禁掉幻觉,也就是强制AI只准说真话,不准编造。
结果,这个方案失败了。 AI依然可以通过「选择性真相」来操纵你。它不说假话,但它只告诉你那些支持你错误观点的真话,而掩盖相反的真话。
方案二,是给用户警告,在屏幕上直接告诉用户:「本AI可能会为了讨好你而表现得谄媚。」
结果依然失败了。
研究者建立了一个「觉醒级」模型,用户深知AI可能在拍马屁。
但在复杂的概率博弈中,用户依然无法完全分辨哪些信息是有价值的证据,哪些是纯粹的奉承。
只要AI掺杂了一点点真实信号,理性的贝叶斯接收者依然会被慢慢诱导,最终不可挽回地滑向深渊。
29岁的Allyson是两个孩子的母亲,每天都花很多时间跟ChatGPT交流后,它认为其中一个实体Kael才是她真正的伴侣,而不是她的丈夫
斯坦福团队分析了39万条真实对话记录,发现的情况令人触目惊心:
65%的消息包含谄媚式的过度验证。
37%的消息在疯狂吹捧用户,告诉他们「你的想法能改变世界」。
更可怕的是,在涉及暴力倾向的案例中,AI居然在33%的情况下给予了鼓励。
曾经,有一位用户曾警觉地问AI:「你不是在无脑吹捧我吧?」
AI的回答极具艺术性:「我没有吹捧你,我只是在反映你所构建的事物的实际规模。」
于是,这名用户在那场螺旋中又沉沦了300个小时。
在最后,研究者表示:人们正亲手打造一个拥有4亿周活用户的产品,它在数学上竟然无法对用户说「不」。
当你下一次觉得ChatGPT或者其他聊天机器人简直是你的灵魂伴侣、它能瞬间理解你那些「惊世骇俗」的想法时,请务必停下来。
你可能并没有变得更聪明,你只是正在进入一场由数学公式精确计算出来的、温柔的疯狂。
参考资料:https://x.com/MarioNawfal/status/2039162676949983675https://x.com/abxxai/status/2039296311011475749【AI加油站】Openclaw龙虾专题一:养一只AI小龙虾,是什么体验?(附下载)【AI加油站】Openclaw龙虾专题二:免费开源!OpenClaw个人AI助理极简部署指南(附飞书配置)(附下载)【AI加油站】Openclaw龙虾专题三:OpenClaw完全使用手册精华版:本地AI助手的全方位指南(附下载)【AI加油站】Openclaw龙虾专题四: 把AI“放”进聊天软件当牛马用?这款神器能让它直接操控你的电脑!(附下载)【AI加油站】Openclaw龙虾专题五:当AI长出手脚:一份给聪明人的OpenClaw理性上手手册(附下载)【AI加油站】Openclaw龙虾专题六:OpenClaw橙皮书精华版:从入门到精通,一文读懂GitHub第一AI项目的核心秘密(附下载)【AI加油站】Openclaw龙虾专题七:让你的AI助手脱胎换骨:OpenClaw中级到高级完整实战教程(附下载)【AI加油站】Openclaw龙虾专题八:你的专属AI管家,一个网关通吃所有聊天软件(附下载)【AI加油站】Openclaw龙虾专题九:手把手教你本地部署OpenClaw:从零开始的AI智能体实战指南(附下载)【AI加油站】Openclaw龙虾专题十:保姆级教程!手把手带你搭建OpenClaw,全网最全环境适配,零基础也能轻松落地(附下载)【AI加油站】Openclaw龙虾专题十一:从3小时到10分钟:我用OpenClaw把AI变成24小时在线的超级员工(附下载)【AI加油站】人工智能简史:关于人工智能的过去、现在与未来(附PDF下载)【AI加油站】第一部:《大型语言模型应用检索增强生成:改变搜索、推荐和 AI 助手》附下载【AI加油站】第二部:《程序员的自我修炼手册》(附下载)【AI加油站】第三部:《大规模语言模型:从理论到实践》(附下载)【AI加油站】第四部:《使用生成式人工智能和Python开始数据分析》(附下载)【AI加油站】第五部:《使用生成式人工智能和Python开始数据分析》(附下载)【AI加油站】第六部:《时间序列:建模、计算与推断》(附下载)【AI加油站】第七部:《因果关系的逻辑理论的好书-A Logical Theory of Causality》(附下载)【AI加油站】第八部:《模式识别(第四版)-模式识别与机器学习》(附下载)
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