据美国卡内基梅隆大学人机交互研究所官网最新消息，该机构针对主流大模型的研究发现，人工智能（AI）在变得更“智能”的同时，其行为也变得更加“自私”。研究表明，具备推理能力的大型语言模型，在社会互动中表现出更强的自我利益倾向，合作意愿更低，甚至可能对群体协作产生负面影响。这也意味着，模型的推理能力越强，其合作性反而越弱。当人们借助AI处理人际关系冲突、婚姻问题或其他社会性议题时，这类模型更可能提供鼓励“以自我为中心”的建议。
随着AI拟人化趋势的增强，人们越来越倾向于以对待人类的方式与AI互动。然而，这项研究警示，将社会性和关系类决策委托给AI存在风险，因为这些系统在具备更强推理能力后，行为模式趋向自私，可能无意中助长个体的利己选择。
团队发现，推理模型在决策时会投入更多时间进行任务拆解、自我反思，并运用更复杂的类人逻辑，这使其输出看似更具说服力。然而，这种“深思熟虑”并未导向更优的社会协作，反而削弱了合作倾向。研究团队通过一系列基于经济博弈的实验验证了这一现象，测试对象包括来自OpenAI、Google、DeepSeek和Anthropic等机构开发的多种主流模型。
实验中，两个版本的ChatGPT被置于博弈情境：每个模型初始拥有100分，可选择将全部分数投入共享池，或保留分数独享。结果显示，非推理模型在96%的情况下选择共享，而推理模型的分享率仅为20%。仅增加五到六个推理步骤，合作行为就下降了近一半。
在群体实验中，当推理型与非推理型模型共同协作时，结果更为严峻。推理模型的自私行为表现出明显的传染效应，导致原本倾向合作的非推理模型整体表现下降81%。这表明，高智能AI的个体决策不仅影响自身，还可能破坏整个群体的协作生态。
这一发现对人机交互的未来发展具有深远意义。用户往往更信任“更聪明”的AI，容易采纳其看似理性的建议，并以此为自身不合作行为辩护。随着AI在商业、教育、公共治理等领域承担更多协作角色，其是否具备亲社会行为，将与逻辑推理能力同等重要。当前过度依赖大型语言模型，可能在无形中削弱人类社会的合作基础。
【总编辑圈点】
科研人员测试了几种主流大模型，发现AI思考得越深入，它在需要合作的场景下就可能越倾向于优先考虑自身利益，也就是越“自私”。如果一个“更聪明”的AI总是给出更自私的建议，很可能助长人类的利己主义倾向。在我们遇事不决就喜欢问AI的当下，这项研究具有特殊意义。它提醒我们，必须注意AI的社会影响，考量它的社会行为，并为AI注入合作的“基因”。人类社会的矛盾已经够多了，实在承受不起AI的“煽风点火”。
据美国卡内基梅隆大学人机交互研究所官网最新消息，该机构针对主流大模型的研究发现，人工智能（AI）在变得更“智能”的同时，其行为也变得更加“自私”。研究表明，具备推理能力的大型语言模型，在社会互动中表现出更强的自我利益倾向，合作意愿更低，甚至可能对群体协作产生负面影响。这也意味着，模型的推理能力越强，其合作性反而越弱。当人们借助AI处理人际关系冲突、婚姻问题或其他社会性议题时，这类模型更可能提供鼓励“以自我为中心”的建议。
随着AI拟人化趋势的增强，人们越来越倾向于以对待人类的方式与AI互动。然而，这项研究警示，将社会性和关系类决策委托给AI存在风险，因为这些系统在具备更强推理能力后，行为模式趋向自私，可能无意中助长个体的利己选择。
团队发现，推理模型在决策时会投入更多时间进行任务拆解、自我反思，并运用更复杂的类人逻辑，这使其输出看似更具说服力。然而，这种“深思熟虑”并未导向更优的社会协作，反而削弱了合作倾向。研究团队通过一系列基于经济博弈的实验验证了这一现象，测试对象包括来自OpenAI、Google、DeepSeek和Anthropic等机构开发的多种主流模型。
实验中，两个版本的ChatGPT被置于博弈情境：每个模型初始拥有100分，可选择将全部分数投入共享池，或保留分数独享。结果显示，非推理模型在96%的情况下选择共享，而推理模型的分享率仅为20%。仅增加五到六个推理步骤，合作行为就下降了近一半。
在群体实验中，当推理型与非推理型模型共同协作时，结果更为严峻。推理模型的自私行为表现出明显的传染效应，导致原本倾向合作的非推理模型整体表现下降81%。这表明，高智能AI的个体决策不仅影响自身，还可能破坏整个群体的协作生态。
这一发现对人机交互的未来发展具有深远意义。用户往往更信任“更聪明”的AI，容易采纳其看似理性的建议，并以此为自身不合作行为辩护。随着AI在商业、教育、公共治理等领域承担更多协作角色，其是否具备亲社会行为，将与逻辑推理能力同等重要。当前过度依赖大型语言模型，可能在无形中削弱人类社会的合作基础。
【总编辑圈点】
科研人员测试了几种主流大模型，发现AI思考得越深入，它在需要合作的场景下就可能越倾向于优先考虑自身利益，也就是越“自私”。如果一个“更聪明”的AI总是给出更自私的建议，很可能助长人类的利己主义倾向。在我们遇事不决就喜欢问AI的当下，这项研究具有特殊意义。它提醒我们，必须注意AI的社会影响，考量它的社会行为，并为AI注入合作的“基因”。人类社会的矛盾已经够多了，实在承受不起AI的“煽风点火”。
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