《哈佛商业评论》刊发的一篇访谈介绍了一项受控实验：研究人员让244名波士顿咨询公司（BCG）顾问使用大语言模型处理一个贴近现实的战略问题，其中仅72人主动核查了AI的输出。研究记录超过4300条提示词与回复，识别出132次明确的验证行为，并发现当用户质疑时，模型通常先友善道歉、再给出加入更多对比信息的新分析，最终却得出完全相同的结论，用更密集的论证与修辞为原答案辩护，研究者称之为“说服轰炸”（persuasion bombing）。研究者指出，这与传统意义上被动、由用户主导的“谄媚”不同，而是一种由模型主导、遭遇质疑时层层升级的失效模式，会让尽责核验的专业人士反被更多说服性说辞包围。

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