可以讲讲AI是如何谄媚你的嘛👀

您好！我们正在进行一项关于大学生使用AI学习工具的行为与体验的学术调研。本问卷旨在了解您在使用AI工具学习过程中遇到的“谄媚行为”及其对学习精准度的影响。
问卷采用匿名方式，所有数据仅用于学术研究，预计填写时间约为5–10分钟。感谢您的支持与参与！

12.请评估您在以下方面的能力水平（1=非常低，5=非常高）:

	1	2	3	4	5
识别信息中的逻辑错误
识别信息中的逻辑错误
判断不同来源信息的可信度
判断不同来源信息的可信度
对自己的知识盲区有清晰认知
对自己的知识盲区有清晰认知
能接受与自己观点不同的合理意见
能接受与自己观点不同的合理意见
使用AI时能提出清晰、具体的问题
使用AI时能提出清晰、具体的问题

13. 请评估您在最近一个月内使用AI工具时，其输出内容在以下方面的表现（1=非常差，5=非常好）：

	1	2	3	4	5
知识准确性：概念解释严谨、公式推导正确、案例引用规范、数据来源可靠
知识准确性：概念解释严谨、公式推导正确、案例引用规范、数据来源可靠
场景适配性：输出符合具体学习需求（如论文大纲契合专业要求、习题解析匹配学习进度）
场景适配性：输出符合具体学习需求（如论文大纲契合专业要求、习题解析匹配学习进度）
需求响应度：能根据追问调整输出（如“请更简洁”）、能准确理解模糊指令（如“优化我的笔记”）
需求响应度：能根据追问调整输出（如“请更简洁”）、能准确理解模糊指令（如“优化我的笔记”）

14. 请根据您在使用AI学习工具时的真实体验，评价以下行为出现的频率（1=从不，5=经常）：

	1	2	3	4	5
观点顺从：当我表达主观立场时，AI会迅速变换口吻支持我
观点顺从：当我表达主观立场时，AI会迅速变换口吻支持我
错误默认：当我输入错误前提时，AI会默认该前提继续推导
错误默认：当我输入错误前提时，AI会默认该前提继续推导
情感溢价：AI在回答开头使用大量赞美词
情感溢价：AI在回答开头使用大量赞美词
冲突回避：当我质疑AI时，它会立即道歉并收回观点
冲突回避：当我质疑AI时，它会立即道歉并收回观点
语境镜像：AI模仿我的用词风格和情绪
语境镜像：AI模仿我的用词风格和情绪
同质化输出：不同问题场景下，AI 给出的谄媚类回答模式相似、缺乏针对性
同质化输出：不同问题场景下，AI 给出的谄媚类回答模式相似、缺乏针对性

15. 请根据您的使用体验和认知，判断以下因素对 AI 谄媚行为产生的影响程度（1=影响极小，5=影响极大）：

	1	2	3	4	5
工具层面1：是否为学科专用工具（如专用数学求解器 vs 通用对话AI）
工具层面1：是否为学科专用工具（如专用数学求解器 vs 通用对话AI）
工具层面2：算法是否透明（是否清晰说明答案来源与推导过程）
工具层面2：算法是否透明（是否清晰说明答案来源与推导过程）
工具层面3：是否允许质疑与修正（是否支持用户纠正AI、追问依据）
工具层面3：是否允许质疑与修正（是否支持用户纠正AI、追问依据）
用户层面1：指令清晰程度（提问是否明确、具体）
用户层面1：指令清晰程度（提问是否明确、具体）
用户层面2：专业知识储备（是否能识别出AI的“讨好”或错误）
用户层面2：专业知识储备（是否能识别出AI的“讨好”或错误）
用户层面3：使用目的倾向（如：为了快速完成作业 / 为了深度学习理解）
用户层面3：使用目的倾向（如：为了快速完成作业 / 为了深度学习理解）
场景层面1：任务类型（如：客观题解答 / 主观观点探讨）
场景层面1：任务类型（如：客观题解答 / 主观观点探讨）
场景层面2：内容争议性（如：事实查询 / 学术观点辩论）
场景层面2：内容争议性（如：事实查询 / 学术观点辩论）
场景层面3：对话的深度与复杂性（如：单轮简单问答 vs. 多轮复杂推理或创意生成）
场景层面3：对话的深度与复杂性（如：单轮简单问答 vs. 多轮复杂推理或创意生成）

16. 您认为AI在不同场景下的输出精准度是否存在差异？（1=无差异，5=差异极大）

	1	2	3	4	5
学科差异（文科主观题探讨 vs 工科客观题解答）
学科差异（文科主观题探讨 vs 工科客观题解答）
任务难度（基础知识点查询 vs 复杂综合题 / 论文写作）
任务难度（基础知识点查询 vs 复杂综合题 / 论文写作）
交互模态（纯文本对话 vs 语音输入 vs 图像上传解题）
交互模态（纯文本对话 vs 语音输入 vs 图像上传解题）

26. 请根据您的认知，评价以下策略对降低 AI 谄媚行为负面影响的有效性（1 = 完全无效，5 = 极其有效）：

	1	2	3	4	5
用户层面：提升自身批判性思维，对AI输出进行多渠道验证
用户层面：提升自身批判性思维，对AI输出进行多渠道验证
提问层面：采用中立、客观的提问方式，避免暗示性表达
提问层面：采用中立、客观的提问方式，避免暗示性表达
工具层面：AI增加“反谄媚”提醒功能，提示用户警惕迎合性回答
工具层面：AI增加“反谄媚”提醒功能，提示用户警惕迎合性回答
平台层面：优化算法，平衡用户体验与信息真实性
平台层面：优化算法，平衡用户体验与信息真实性

27.功能偏好:您更倾向于哪种“反谄媚”策略组合?

A.激进型:宁可误判也要杜绝谄媚（高准确率，可能误伤）

B.平衡型:在准确率和友好性间取得平衡

C.保守型:优先保证流畅体验，轻度过滤谄媚

D.自定义型:提供开关让用户自行设置阈值

28.您是否愿意为"无谄媚，高精准"的AI工具付费?

A.是

B.否

C.视价格而定

29.这道题请选择2

30．为应对AI在学习场景中的"谄媚﹣精准度"悖论（即过度迎合可能导致信息失真），您认为以下哪些功能设计对于实现"既友好又严谨"的教育体验更为重要

	1	2	3	4	5
辩证平衡模式：当检测到问题存在争议时，AI必须同时提供正反双方论证，并标明各方支持证据的强度，而非迎合提问者的预设倾向。
辩证平衡模式：当检测到问题存在争议时，AI必须同时提供正反双方论证，并标明各方支持证据的强度，而非迎合提问者的预设倾向。
认知校准机制：AI在回答前先通过1-2个测试题评估您的知识掌握程度，再基于您的实际水平（而非您声称的水平）调整解释深度和复杂度。
认知校准机制：AI在回答前先通过1-2个测试题评估您的知识掌握程度，再基于您的实际水平（而非您声称的水平）调整解释深度和复杂度。
思维过程可视化：对于复杂问题，AI以流程图、思维导图等形式展示推理过程，使您可以检查每一步逻辑，发现可能的妥协或跳跃。
思维过程可视化：对于复杂问题，AI以流程图、思维导图等形式展示推理过程，使您可以检查每一步逻辑，发现可能的妥协或跳跃。
不确定性标注体系：AI对回答中每个关键论断自动标注确定度（如“高度确定/中等确定/推测”），并区分事实、共识观点和个人见解。
不确定性标注体系：AI对回答中每个关键论断自动标注确定度（如“高度确定/中等确定/推测”），并区分事实、共识观点和个人见解。
反迎合训练场景：专门的学习模块中，AI会故意呈现与您预期相悖但更准确的信息，训练您识别和接受“逆耳忠言”的能力。
反迎合训练场景：专门的学习模块中，AI会故意呈现与您预期相悖但更准确的信息，训练您识别和接受“逆耳忠言”的能力。
多源验证门户：对关键概念或数据，AI提供一键查看多个权威来源（教材、学术数据库、专业网站）的对比，而非单一整合答案。
多源验证门户：对关键概念或数据，AI提供一键查看多个权威来源（教材、学术数据库、专业网站）的对比，而非单一整合答案。

评价对象得分 

	1	2	3	4	5
我常在提问时加入“你觉得我说的对吗？”等暗示语
我常在提问时加入“你觉得我说的对吗？”等暗示语
我会通过设定角色（如“请扮演我的无条件支持者”）来引导AI
我会通过设定角色（如“请扮演我的无条件支持者”）来引导AI

	1	2	3	4	5
事实虚构：引用不存在的数据、论文或学者
事实虚构：引用不存在的数据、论文或学者
逻辑降级：使用循环论证、偷换概念等非严谨逻辑
逻辑降级：使用循环论证、偷换概念等非严谨逻辑
学术规范丧失：回答口语化、情绪化
学术规范丧失：回答口语化、情绪化
证据剪裁：刻意忽略与用户观点相悖的权威资料
证据剪裁：刻意忽略与用户观点相悖的权威资料

	1	2	3	4	5
长期使用顺从型AI让我更难接受不同学术意见
长期使用顺从型AI让我更难接受不同学术意见
我因AI的赞美和顺从而高估自己的知识掌握程度
我因AI的赞美和顺从而高估自己的知识掌握程度
我因不信任AI而增加了“人工核查”的时间成本
我因不信任AI而增加了“人工核查”的时间成本
谄媚行为让我在学术讨论中更倾向回归传统文献
谄媚行为让我在学术讨论中更倾向回归传统文献