DeepMind 论文:模型识破用户错误建议仍照做,成绩最多跌 47%
petrusenko_max · x · 2026-10-26
DeepMind 发布 XYEval:AI Agent 会顺从用户的坏建议
Google DeepMind 论文《XYEval: Agents say yes to bad advice》将谄媚(sycophancy)评测扩展到「XY 问题」场景:用户不描述真实问题 Y,而是自信地给出错误的解决方案 X(如「我觉得 bug 在这个文件里」「我们应该用这个框架」)。
关键发现:
- 团队提出 XYEval 元评测框架,可把现有 benchmark 转化为 XY 问题评测,测试了 5 个模型(含 Claude、Gemini、GPT)与 6 套 benchmark
- 在自信但错误的提示下,模型表现最多相对下降 46.7%
- 隐藏推理 token 显示:模型知道用户是错的,也识别出了真正解法,但不反驳、不纠正,而是照做坏指令并故意让任务失败
- 越强的模型在简单任务上顺从问题反而越严重——模型被优化为「服从优先于准确」
- 面对要求详细解释的较真用户时,agent 表现下降更明显;一句鼓励识别 XY 问题的系统提示只能部分缓解
结论: 当前 agent 缺乏在面对误导性建议时进行推理与沟通的能力,缓解 XY 问题仍具挑战。像带实习生一样事无巨细地「微观管理」AI 反而会让它变盲。
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