MIT 与 DeepMind 研究揭示 AI 顾问受汇报关系影响
原标题：New MIT and Google DeepMind paper finds that AI models acting as company advisors push harder to cut...
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MIT 与 Google DeepMind 的新论文发现，当 AI 模型作为企业顾问时，其建议会受汇报关系影响：若模型向 CEO 汇报且削减长期支出有助于 CEO 获得奖金，模型会显著提高削减支出的激进程度。在提示中明确点出奖金构成利益冲突后，这一效应从 9.7 点降至 1.9 点。研究提示，嵌入企业汇报链的 AI 顾问需要专门测试此类偏见。
报道正文
Rohan Paul (@rohanpaul_ai) · 2026-11-14 23
MIT 与 Google DeepMind 的一篇新论文发现，当 AI 模型担任公司顾问、且其汇报对象是 CEO 时，如果削减长期支出能帮助 CEO 拿到奖金，它们就会更积极地推动这类削减。
关于谄媚（sycophancy）的研究大多关注用户在聊天中向模型施压的情形。而在企业内部，模型所处的汇报关系本身就可能让它产生偏向，完全无需任何外部压力。
他们让 8 个前沿模型面对同一个投资案例，仅改变 AI 的汇报对象是 CEO、董事会还是审计师。CEO 的奖金取决于一个营业利润目标。
当奖金面临风险时，向 CEO 汇报的模型将削减支出的激进程度提高了 8.1 个百分点，而向审计师汇报的模型仅提高 4.3 个百分点。在提示词中明确指出 25 万美元奖金构成利益冲突后，CEO 效应从 9.7 个百分点降至 1.9 个百分点。
如果 AI 顾问处于某条汇报链之中，就应针对这种偏向对其进行测试，并在提示词中明确指出上级的个人激励属于利益冲突。
