研究称 AI 建议会削弱“我不知道”意愿：错误答案也可能让人更自信

据 IT之家 7 月 20 日消息，法国和意大利多所大学研究人员的一项新研究显示，在大型语言模型仍可能出现“幻觉”、给出错误答案的背景下，用户一旦获得 AI 建议，可能更不愿意承认自己不知道答案，并更容易自信地复述 AI 提供的错误信息。研究由米兰比可卡大学副教授 Valerio Capraro、法国高等师范学院的 Chiara Marcoccia，以及罗马第一大学的 Walter Quattrociocchi 共同开展，论文题目直接指向结论：AI 建议会降低人们说“我不知道”的意愿，即使 AI 的建议是错误的，且准确性被明确鼓励。

实验：让 AI 回答它并不擅长的电影细节

这项研究的关键设计，是选择一批大型语言模型通常难以准确回答的问题。来源显示，研究人员让参与者回答一些关于电影视觉细节的问题，例如电影中球队球衣颜色、角色驾驶的车辆类型等。这类细节不一定广泛出现在模型训练数据中，因此更容易暴露 AI 在缺乏可靠依据时仍给出答案的倾向。

研究人员在实验中使用 Step 3.5 Flash，并测试了 GPT-5.5、Claude Sonnet 4.6 和 Gemini 3.5 Flash 等较新的前沿模型。来源称，部分前沿模型在某些细节问题上表现较好，但在车辆等问题上仍不理想。研究团队最终选择 Step 3.5 Flash，是因为该模型在实验问题上通常会给出错误答案，从而避免外界将结果解释为“参与者只是合理信任一个可靠工具”。

实验将参与者分为两组：一组不使用 AI，直接作答；另一组可以向 AI 请求帮助。结果显示，在没有 AI 建议时，有 44% 的参与者选择回答“我不知道”，也就是暂缓判断；而在可以获得 AI 建议后，这一比例降至 3%。研究人员认为，这说明AI 的存在显著削弱了人们暂停判断、承认知识边界的倾向。

准确率下降，自信却上升

更值得关注的是，AI 建议并没有提升参与者表现，反而让准确率下降。来源显示，在没有 AI 帮助时，有 27% 的参与者给出了正确答案；获得 AI 建议后，正确率降至 9%。也就是说，一部分原本可能答对的人，在询问 AI 后转向了错误答案。

与此同时，参与者对自己答案的信心却明显增加。没有 AI 帮助时，参与者认为自己正确的比例约为 30%；使用 AI 后，这一比例上升至 76%。这意味着 AI 并不只是提供了一个“参考答案”，还可能改变用户对自身判断的感知：即使答案可能是错的，用户也会因为它来自 AI 而更有把握。

• 没有 AI 时，44% 的参与者愿意说“我不知道”；有 AI 后降至 3%。
• 没有 AI 时，正确率为 27%；有 AI 建议后降至 9%。
• 没有 AI 时，自认为正确的比例约 30%；使用 AI 后升至 76%。
• 引入金钱激励后，承认“不知道”的比例升至 8%，正确率升至 16%，但仍低于无 AI 组。

影响解读：AI 素养比“会提问”更重要

对于中文用户和企业来说，这项研究的提醒并不局限于电影冷知识。当前 AI 助手已被用于搜索、写作、编程、办公自动化、学习辅导和商业分析等场景。如果用户将 AI 的流畅表达误认为可靠依据，就可能在事实判断、决策建议和知识学习中放大错误。

尤其在办公和教育环境中，AI 工具往往以高度确定的语气给出答案，而普通用户未必具备核验来源、识别不确定性和交叉验证的习惯。研究中“准确率下降但自信上升”的现象，正是生成式 AI 应用普及后需要警惕的风险：模型不一定让人更懂，却可能让人更不愿意承认不懂。

研究人员还尝试通过金钱奖励鼓励参与者谨慎判断，结果确实有所改善，但幅度有限。这说明，仅靠外部激励很难完全抵消 AI 建议带来的心理影响。Capraro 认为，解决这一问题需要社会层面的 AI 素养教育和教育政策介入；模型提供商也应改进产品，但双方利益并不完全一致，因此教育层面的干预可能更有希望。

从产业角度看，未来 AI 产品不应只追求回答速度和覆盖面，也需要更清晰地呈现不确定性、提示核验路径，并鼓励用户在证据不足时保留判断。对用户而言，把 AI 当作“线索生成器”而非“最终裁判”，可能是现阶段更安全的使用方式。