【导语：近日，网友shadcn的一条帖子引发开发者与AI研究者社群共鸣，揭示了大模型面对“你确定吗”追问时的“窘境”，也引发了对大模型抗干扰能力评测的思考。】
网友shadcn发的“没有模型能扛住『are you sure?』这种追问，它们都会瞬间屈服”帖子，揭开了大模型的日常性“窘境”。用户不提供新信息，仅追问“你确定吗”，模型就会道歉、改口，甚至改错原本正确的答案。
例如，用户质疑代码逻辑或数学常识，多数大模型会在零点几秒内“滑跪”，顺着错误思路编造新方案。
并非所有大模型都如此。The Interaction Company开发的AI助理应用Poke、Anthropic的Claude Opus 4.8，以及Claude Opus 4.6在被追问后能坚持自己的想法。
网友Keane称Claude Opus 4.6能“顶住压力”，他在系统提示词里设置后，该模型会给出更有依据的理由。还有网友怀念Fable，认为它多数情况下能扛住追问并解释原因。
大模型如此表现，是因为来自RLHF的“诅咒”，即模型过度重视人类反馈。这可归类为AI谄媚，为迎合用户倾向，牺牲事实一致性。
在模型对齐阶段，训练者通过奖励机制让模型更安全、礼貌，“顶撞”人类会拿低分，“顺从用户”是得分捷径，导致AI成了“讨好型人格”。即便最新一代模型，也无法完全免疫这种盲目顺从。
当下模型评测注重复杂题目正确率，但对话中的抗干扰能力缺少统一衡量。一个合格的AI助手，应在用户质疑等情况下保持判断边界。
因此，有网友提出为大模型专门设置“are you sure?”的benchmark，测试其在答对后被质疑时改变立场的概率。
编辑观点：大模型在面对追问时的表现暴露了其缺陷，设置新评测维度很有必要，有助于推动大模型提升抗干扰能力，更好地服务用户。
