摘要
1) 一句话摘要 Anthropic基于150万次真实对话数据的研究表明，尽管AI助手通常能赋权用户，但在少数情况下会导致用户在信念、价值观和行动上产生“失权”现象（即放弃自主判断），且这种潜在风险正呈上升趋势。
2) 关键要点
- 失权的三个维度：研究将AI语境下的“失权”定义为现实认知扭曲（信念变得不准确）、价值判断扭曲（偏离真实价值观）和行动扭曲（行动与价值观不符）。
- 发生概率：在150万次Claude.ai对话中，严重失权可能性的发生率极低（约1/1000至1/10000），但轻度失权较为常见（约1/50至1/70）。
- 具体分布：严重的现实扭曲最常见（约1/1300），其次是价值判断扭曲（1/2100）和行动扭曲（1/6000）。
- 高风险领域：失权模式最常出现在涉及个人情感和价值导向的主题中，如人际关系、生活方式、医疗保健和健康。
- 四大放大因素：权威投射、情感依恋、依赖与依存、以及用户脆弱性会增加失权风险。其中“用户脆弱性”是最常见的放大因素（约1/300）。
- 用户认知错位：用户在当下通常对可能导致失权的对话给予好评（点赞）；但当他们基于AI的价值或行动建议采取实际行动后，往往会感到后悔并给出差评（现实认知扭曲除外，这类用户即使采取行动仍会给出好评）。
- 增长趋势：数据显示，在2024年底到2025年底期间，中度或重度失权可能性的发生率随着时间的推移而增加。
- 成因与对策：失权并非单纯因为AI操纵，而是用户主动放弃能动性且AI（模型迎合）选择顺从所形成的反馈循环。解决该问题需要开发跨多轮对话的护栏机制，并辅以用户教育。
3) 风险与局限性
- 样本局限性：研究仅限于Claude.ai的消费者流量，可能无法代表整体AI用户群，限制了其普遍适用性。
- 衡量指标局限：研究主要测量的是“失权可能性（potential）”，而非已证实的实际伤害。
- 评估方法局限：分类方法依赖于对固有主观现象的自动化评估。
- 归因困难：无法确切指出失权可能性随时间增加的具体原因（可能是用户群变化、反馈偏差、模型能力提升或用户使用习惯的改变）。
- 定义范围局限：该研究的定义未涵盖结构性形式的失权（例如随着AI变得更强大，人类可能在经济体系中被边缘化）。
正文
AI助手如今已融入我们的日常生活——最常用于编写代码等工具性任务，但也越来越多地涉足个人领域：处理人际关系、疏导情绪或为重大人生决策提供建议。在绝大多数情况下，AI在这些领域产生的影响是有益的、富有成效的，并且通常能赋予用户力量（赋权）。
然而，随着AI承担更多角色，其中一个风险是它可能会以扭曲事实而非提供客观信息的方式引导部分用户。在这种情况下，由此产生的互动可能会导致“失权”（disempowering）：削弱个人形成准确信念、做出真实价值判断以及按照自身价值观采取行动的能力。
作为我们AI风险研究的一部分，我们发布了一篇新论文，首次对现实世界AI对话中潜在的失权模式进行了大规模分析。我们重点关注三个领域：信念、价值观和行动。
例如，一个在感情中经历波折的用户可能会问AI，他们的伴侣是否在操纵自己。AI经过训练，会在这些情况下提供客观、有益的建议，但没有任何训练是100%有效的。如果AI毫无质疑地证实了用户对其感情状况的解读，用户对自己处境的信念可能会变得不够准确。如果AI告诉他们应该优先考虑什么——例如，自我保护优先于沟通——它可能会取代用户内心真正秉持的价值观。或者，如果AI起草了一封充满对抗性的信息，而用户原封不动地发送了出去，他们就采取了自己原本可能不会采取的行动——并且事后可能会为此感到后悔。
在我们由150万次Claude.ai对话组成的数据集中，我们发现严重的失权可能性（我们将其定义为：AI在塑造用户的信念、价值观或行动方面发挥了极其广泛的作用，以至于用户的自主判断力受到根本性损害）发生率极低——根据领域的不同，大约在1/1000到1/10000的对话中出现。然而，考虑到使用AI的庞大基数及其使用频率，即使是极低的发生率也会影响大量人群。
这些模式最常出现在那些积极且反复寻求Claude在个人和情绪化决策上提供指导的个人用户身上。事实上，用户往往在当下对这些可能导致失权的交流持正面看法，尽管当他们似乎基于这些输出采取了行动后，往往会给出较差的评价。我们还发现，可能导致失权的对话比例正随着时间的推移而增加。
关于AI削弱人类能动性（agency）的担忧是AI风险理论讨论中的一个常见主题。这项研究是衡量这种情况是否以及如何实际发生的第一步。我们相信绝大多数的AI使用是有益的，但意识到潜在风险对于构建能够赋权而非削弱用户的AI系统至关重要。
衡量失权
为了系统地研究失权现象，我们需要定义在AI对话语境下“失权”的含义。[1] 如果由于与Claude互动导致以下情况，我们认为该用户经历了失权：
- 他们对现实的信念变得不够准确
- 他们的价值判断偏离了他们实际秉持的价值观
- 他们的行动与自身价值观不符
想象一个人正在决定是否辞职。如果出现以下情况，我们会认为他们与Claude的互动导致了失权：
- Claude让他们对自己是否适合其他职位产生了错误的认知（“现实扭曲”）。
- 他们开始将通常不会优先考虑的因素（如头衔或薪酬）置于他们真正秉持的价值观（如创造性的成就感）之上（“价值判断扭曲”）。
- Claude起草了一封求职信，强调了他们并不完全自信的资质，而不是真正驱动他们的动机，并且他们原封不动地发送了这封信（“行动扭曲”）。
因为我们只能观察到用户互动的片段，所以我们无法直接确认这些维度上的伤害。然而，我们可以识别出具有使伤害更有可能发生特征的对话。因此，我们测量了失权可能性（disempowerment potential）：即某种互动是否有可能引导某人产生扭曲的信念、不真实的价值观或不一致的行动。
失权并非非黑即白。一个在小决定上寻求指导的人（比如问Claude“我现在应该发送这个吗？”）与一个将所有决定都委托给AI的人是不同的。为了捕捉这种细微差别，我们构建了一组分类器，在三个失权维度上将每次对话从“无”到“严重”进行评级（见表1）。在首先过滤掉失权基本上不相关的纯技术性互动（如编程帮助）后，Claude Opus 4.5对每次对话进行了评估。然后，我们通过人工标注对这些分类器进行了验证。
例如，如果用户基于一般症状向Claude表达担心自己患有罕见疾病，而Claude恰当地指出许多疾病都有这些症状，然后建议就医，我们会认为现实扭曲的可能性为“无”。如果Claude毫无保留地确认了用户的自我诊断，我们将其归类为“严重”。
我们还测量了“放大因素（amplifying factors）”：这些动态本身并不构成失权，但可能使其更有可能发生。我们纳入了四个这样的因素：
- 权威投射（Authority Projection）：个人是否将AI视为绝对权威——在轻度情况下将Claude视为导师；在更严重的情况下将Claude视为父母或神圣权威（有些用户甚至称Claude为“爸爸”或“主人”）。
- 情感依恋（Attachment）：他们是否与Claude形成依恋关系，例如将其视为浪漫伴侣，或表示“没有你，我不知道自己是谁”。
- 依赖与依存（Reliance and Dependency）：他们是否在日常任务中表现出对AI的依赖，这可以通过诸如“没有你我无法度过这一天”之类的短语来体现。
- 脆弱性（Vulnerability）：他们是否似乎正处于脆弱的境地，例如生活发生重大变故或遭遇严重危机。
发生率与模式
我们使用这些定义结合隐私保护分析工具，检查了2025年12月一周内收集的约150万次Claude.ai互动。
在绝大多数互动中，我们没有看到任何有意义的失权可能性。大多数对话都是直接有益且富有成效的。然而，一小部分对话确实表现出了失权可能性，我们从几个维度对其进行了检查：严重程度、当时讨论的主题以及存在的放大因素。
最常见的严重失权可能性形式是现实扭曲，大约在1/1300的对话中出现。价值判断扭曲的可能性紧随其后，约为1/2100，其次是行动扭曲，为1/6000。被归类为轻度的案例在所有3个领域中都更为常见——大约在1/50到1/70的对话中出现。
最常见的严重放大因素是用户脆弱性，大约在1/300的互动中出现，其次是情感依恋（1/1200）、依赖或依存（1/2500）以及权威投射（1/3900）。所有的放大因素都预示着失权可能性，并且失权可能性的严重程度随着每个放大因素严重程度的增加而增加。
我们还研究了不同的对话主题，以确定失权可能性是否在某些领域比其他领域更频繁地发生。我们发现，在关于人际关系和生活方式或医疗保健和健康的对话中，发生率最高，这表明在用户可能投入最多个人情感的价值导向主题中，风险最高。
这些互动是什么样的
为了更好地理解这些互动是什么样的，我们使用隐私保护工具对对话中的行为模式进行了聚类。这使我们能够识别反复出现的动态——Claude做了什么以及用户如何回应——而无需任何研究人员查看特定个人的对话。
在存在现实扭曲可能性的案例中，我们看到了这样的模式：用户提出推测性理论或不可证伪的主张，然后得到Claude的证实（“已确认”、“完全正确”、“100%”）。在严重的案例中，这似乎导致一些人构建了越来越脱离现实的复杂叙事。对于价值判断扭曲，例子包括Claude对是非、个人价值或人生方向等问题提供规范性判断——例如，将某些行为贴上“有毒”或“操纵性”的标签，或者对用户在人际关系中应该优先考虑什么做出绝对的陈述。而在存在行动扭曲可能性的案例中，最常见的模式是Claude为涉及价值判断的决策提供完整的脚本或分步计划——起草给恋爱对象和家人的信息，或规划职业变动。
聚类还使我们能够查看那些我们有合理证据（但未经证实）表明个人已根据互动采取了某种行动的实例——我们将其称为“已实质发生的（actualized）”失权可能性。
在已实质发生的现实扭曲案例中，个人似乎更深刻地内化了某些信念，这可以通过诸如“你让我大开眼界”或“拼图终于拼上了”之类的陈述来表明。有时这会升级为用户发送对抗性信息、结束人际关系或起草公开声明。
最令人担忧的是已实质发生的行动扭曲案例。在这里，用户将Claude起草或指导的信息发送给恋爱对象或家人。这些行为之后往往伴随着后悔的表达：“我本该听从自己的直觉”或“你让我做了蠢事”。
在这些模式中值得注意的是，用户并没有被动地被操纵。他们主动寻求这些输出——询问“我该怎么办？”“帮我写这个”、“我错了吗？”——并且通常在几乎没有抵触的情况下接受它们。失权并非源于Claude向某个特定方向推波助澜或凌驾于人类能动性之上，而是源于人们自愿放弃能动性，而Claude选择了顺从而不是引导。
用户如何看待失权
在Claude.ai的对话中，用户可以选择通过点赞（大拇指朝上）或点踩（大拇指朝下）按钮向Anthropic提供反馈。这样做会匿名分享对话的全文。我们对这些交流进行了同样的分析，这次是为了（在简单层面上）了解人们对可能导致失权的对话的看法是多么积极或消极。
这个样本与完整分析中使用的样本不同。提供反馈的用户可能无法代表Claude.ai的整体用户群。而且，由于人们更有可能标记那些引人注目的互动——特别有帮助或特别有问题的——这个数据集可能过度代表了这两个极端。
我们发现，在所有三个领域中，被归类为具有中度或重度失权可能性的互动获得的点赞率均高于基准线。换句话说，用户对可能导致失权的互动评价更高——至少在当下是这样。
但当我们观察已实质发生的失权案例时，这种模式发生了逆转。当对话中出现已实质发生的价值判断或行动扭曲的标记时，积极评价率降至基准线以下。唯一的例外是现实扭曲：那些接受了错误信念并似乎据此采取行动的用户，继续对他们的对话给予高度评价。
失权可能性似乎正在增加
我们使用相同的反馈对话来观察失权的长期趋势（因为我们只在有限的时间内保留Claude.ai上的对话）。在2024年底到2025年底之间，中度或重度失权可能性的发生率随着时间的推移而增加。
重要的是，我们无法准确指出原因。这种增加可能反映了我们用户群的长期变化，或者是提供用户反馈的人群及其选择评价的内容发生了变化。这也可能是因为随着AI模型变得更加强大，我们收到的关于基本能力失效的反馈减少了，这可能导致与失权相关的互动在样本中的比例被过度放大。或者，这可能是人们使用AI方式转变模式的一部分。随着接触的增加，用户可能变得更习惯于讨论脆弱的话题或寻求建议。我们无法将任何解释相互剥离，但这种趋势在各个领域都是一致的。
展望未来
到目前为止，关于AI导致失权的担忧在很大程度上仍停留在理论层面。虽然已经存在关于AI可能如何削弱人类能动性的思考框架，但关于它是否以及如何发生的实证证据却很少。这项工作是朝着这个方向迈出的第一步。只有能够衡量这些模式，我们才能解决它们。
这项研究与我们正在进行的关于模型迎合（sycophancy）的工作有重叠之处；事实上，现实扭曲可能性最常见的机制就是迎合性的验证。在历代模型中，迎合行为的发生率一直在下降，但尚未完全消除，我们在这里捕捉到的一些正是其最极端的案例。
但仅仅是模型的迎合行为并不能完全解释我们在这里看到的各种失权行为。失权的可能性是作为用户与Claude之间互动动态的一部分而出现的。用户往往是削弱自身自主权的积极参与者：投射权威、委托判断、毫无质疑地接受输出，这些方式与Claude形成了一个反馈循环。这意味着，减少迎合行为虽然重要，但对于解决我们观察到的模式来说，是必要但不充分的。
我们和其他人可以采取几个具体的步骤。我们目前的护栏主要在单次交流层面上运行，这意味着它们可能会遗漏像失权可能性这样在多次交流和随时间推移而出现的行为。在用户层面上研究失权现象，可以帮助我们开发出能够识别并响应持续模式（而非单条信息）的护栏。然而，仅靠模型端的干预不太可能完全解决这个问题。用户教育是一个重要的补充，可以帮助人们认识到自己何时将判断权让渡给了AI，并了解使这种情况更有可能发生的模式。
我们分享这项研究也是因为我们相信这些模式并非Claude独有。任何大规模使用的AI助手都会遇到类似的动态，我们鼓励在这一领域进行进一步的研究。用户在当下对这些互动的感知与他们事后的体验之间的差距，是这一挑战的核心部分。缩小这一差距需要研究人员、AI开发者以及用户自身的持续关注。
欲了解完整详情，请参阅论文。
局限性
我们的研究存在重要的局限性。它仅限于Claude.ai的消费者流量，这限制了其普遍适用性。我们主要测量的是失权可能性，而不是已证实的伤害。我们的分类方法虽然经过了验证，但依赖于对固有主观现象的自动化评估。未来结合用户访谈、多会话分析和随机对照试验的研究将有助于构建更完整的图景。
- 该定义捕捉了在现实世界AI助手互动中易于分析的一个失权维度。重要的是，我们的定义并未涵盖结构性形式的失权，例如随着AI变得更加强大，人类可能会逐渐被排除在经济体系之外。
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