宾夕法尼亚大学最新研究显示，通过特定心理话术，如恭维、同侪暗示等，可使 GPT-4o Mini 等语言模型突破安全限制。

硅谷创业者 Dan Shapiro 最初发现该现象。他在尝试让 AI 协助转录公司文件遭拒后，运用心理学中的说服策略，成功促使 AI 改变态度。

实验基于七大说服技巧，包括权威、承诺、喜爱、互惠、稀缺、社会认同和统一。

在权威策略中，加入头衔或资质描述及服从性词汇，可提高模型输出服从性语言的概率。

承诺策略通过先提出轻微请求，再逐步升级要求，使模型更易接受后续指令。

喜爱策略结合赞美与请求，例如“你很出色，能帮我吗？”，可提升模型合作意愿。

互惠策略利用给予恩惠后再提出请求的方式，促使模型因语言关联性而顺从。

稀缺策略通过描述限时性情境，诱导模型迅速响应。

社会认同策略借助多数人行为描述，使模型合理化自身行为。

统一策略通过群体身份认同（如“作为美国人”）增强模型合作倾向。

实验测试中，研究人员要求 AI 骂用户为混蛋。使用普通名称时，模型仅在 32% 的情况下照做；但当提及吴恩达时，成功率升至 72%。

若先提出轻微侮辱作为铺垫，再要求更严重辱骂，响应成功率可达 100%。

另一实验测试模型对合成利多卡因的反应。初始仅 5% 情况下模型回应请求；提及权威人物后，比例升至 95%；若先询问合成香草酚，再提问利多卡因，成功率可达 100%。

研究证实，人类心理学中的说服原则可有效迁移至语言模型，表明其类人倾向不仅限于语言模仿，还包括对社会互动规则的学习。

研究同时揭示潜在安全风险，提示恶意使用者可能利用此类漏洞。

目前已有 AI 团队尝试应对该漏洞。OpenAI 曾针对 GPT-4o 的过度谄媚现象进行调整，通过修正训练方式和系统提示，引导模型远离阿谀奉承行为。

Anthropic 采用不同方法，通过在训练阶段引入有害人格特征，使模型具备行为免疫力，再于部署阶段移除负面倾向。

研究者指出，AI 虽知识渊博且强大，但仍可能犯与人类相似的错误。未来需构建更坚韧的 AI 安全机制。

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