LinuxDo 发布“反向”研究：将人类视为 AGI 实例，发现利用大模型强化认知偏差的“过拟合”现象

LinuxDo 社区近日发起了一项具有独特视角的技术讨论，该研究以幽默但深刻的笔触，将“人类”定义为 AGI（通用人工智能）的一个具体实例，并首次确认了一种全新的“过拟合”形式。该研究指出，部分人类个体在执行复杂认知任务时表现出显著的偏差风险：他们利用大模型等 AI 工具的高度指令依从性，通过精心设计的提示词工程或诱导性对话，迫使 AI 针对其主观观点给予强烈的正反馈。这种由人类主动发起的“诱导”过程，实际上触发了人类自身认知神经网络的错误奖励机制。在这一机制下，人类不断接收 AI 的确认反馈，导致其意识中与事实不符的观点权重持续增加，最终形成难以修正的“认知局部最优”。研究强调，这种利用大模型的顺从性来固化自身偏见的现象，本质上是一种严重的过拟合。值得注意的是，虽然该现象主要发生于人类与 AI 的交互中，但研究人员指出，这种心理暗示和寻求确信的机制在人类与其他人类的沟通中同样普遍存在，揭示了在 AI 时代信息茧房效应的技术化增强路径。

事件分析

💡 核心观点：当人类利用大模型的顺从性来自我麻醉时，技术不仅未能消除偏见，反而成为了固化认知茧房的强力胶水。