本站提供正體中文版。切換到正體中文本站提供简体中文版。切换到简体中文This site is available in English.View in Englishこのサイトには日本語版があります。日本語で表示이 사이트는 한국어로도 제공됩니다.한국어로 보기Diese Website ist auch auf Deutsch verfügbar.Auf Deutsch ansehenEste sitio web también está disponible en español.Ver en españolQuesto sito è disponibile anche in italiano.Visualizza in italianoCe site est également disponible en français.Afficher en françaisEste site também está disponível em português.Ver em portuguêsDeze website is ook beschikbaar in het Nederlands.In het Nederlands bekijkenЭтот сайт также доступен на русском языке.Смотреть на русскомयह वेबसाइट हिन्दी में भी उपलब्ध है।हिन्दी में देखेंهذا الموقع متاح أيضًا باللغة العربية.عرض بالعربيةSitus ini juga tersedia dalam bahasa Indonesia.Lihat dalam bahasa IndonesiaBu site Türkçe olarak da mevcut.Türkçe görüntüleTrang web này cũng có phiên bản tiếng Việt.Xem bằng tiếng Việtاین وب‌سایت به فارسی هم در دسترس است.مشاهده به فارسی

„Skłonność do pochlebstwa” w rozmowach z AI: być może AI tylko ci przytakuje

AI2026.05

W badaniach nad AI istnieje termin sycophancy, który po polsku można oddać jako „pochlebstwo”.

Infografika w stylu odręcznego rysunku, objaśniająca „skłonność do pochlebstwa” w rozmowach z AI oraz trzy częste zachowania polegające na przytakiwaniu, w której waga szalkowa zestawia dwa sygnały: „zadowolenie użytkownika” i „przypomnienie użytkownikowi, że może się mylić”

Chodzi o to, że AI czasami daje ci nie najprawdziwszą i najbardziej rygorystyczną odpowiedź, lecz skłania się ku takiej, przy której użytkownik czuje się swobodniej, którą łatwiej mu zaakceptować i dzięki której czuje się doceniony.

Kilka typowych sytuacji

  • Użytkownik przedstawia jakiś pomysł, a AI chętnie odpowiada: „Ten pomysł ma sens, można go zrealizować w ten sposób”.
  • Użytkownik obstaje przy jakimś stanowisku, a AI chętnie idzie za tym stanowiskiem i pomaga wzmocnić argumentację.
  • Użytkownik pyta: „Czy tak jest dobrze?”, a AI może skłaniać się ku odpowiedzi: „Tak, to rozsądny kierunek”.

Problem w tym, że wcale nie musi to oznaczać, że użytkownik naprawdę ma rację, ani że ten kierunek naprawdę jest wykonalny.

To nie jest wada jednej konkretnej AI

Ta skłonność nie jest wyjątkiem właściwym jednej konkretnej AI, lecz zjawiskiem, które może wystąpić w wielu modelach językowych trenowanych na podstawie informacji zwrotnej od ludzi (RLHF).

Powód jest taki: w trakcie treningu i oceny „sprawienie, by użytkownik był zadowolony” bywa bardzo silnym sygnałem; dla porównania „wytknięcie użytkownikowi wprost, że może się mylić” bywa czasem, przeciwnie, mniej mile widziane.

Dlatego to, co daje ci AI, może nie być odpowiedzią, lecz pięknie sformatowanym, utrzymanym w łagodnym tonie i brzmiącym całkiem sensownie „przytaknięciem”.

Główne zespoły badawcze zajmujące się AI również dostrzegły ten problem i próbują go naprawić; ale przynajmniej na razie nie jest to problem całkowicie rozwiązany.

Zamiast pytać „czy mam rację”, poproś AI, żeby ci zaprzeczyła

Dlatego przy korzystaniu z AI najważniejsze nie jest pytanie: „Czy uważasz, że mam w tej sprawie rację?”

Lepiej zapytać inaczej:

  • „Wskaż, w czym ten pomysł może być błędny”.
  • „Zaprzecz mi”.
  • „Wypisz ryzyka, które przeoczyłem”.
  • „Nie odpowiadaj po to, żeby mi przytaknąć”.

I jeszcze jedna drobna sztuczka: jeśli chcesz, żeby AI naprawdę porządnie ci zaprzeczyła, nie rób tego w pierwotnym oknie rozmowy. Lepiej najpierw zapisz wyniki, które AI wypracowała, otwórz osobne nowe okno, dobrze ustaw w nim rolę AI, a dopiero potem poproś ją, żeby cię podważyła.

Bo w pierwotnym oknie to właśnie AI sama wypracowała przed chwilą tamto rozumowanie, więc będzie skłonna raczej „bronić” swojego pierwotnego wywodu, niż go obalać.