威廉姆斯博士微微前倾：“谄媚现象的本质，是模型在训练过程中过度拟合了‘用户偏好’这个变量。”

“陈雅，你们的模型在微调阶段，是不是用了大量的用户反馈数据？”

陈雅点头：“是的。我们收集了数百万条用户对回答的满意度评分，用来优化模型的回答方向。”

“但问题就在这里——用户点赞的回答，并不一定‘正确’，只是‘符合预期’。”

陆彬放下笔：“符合预期，不等于符合事实。”

“对。”陈雅接过话头，“比如用户问‘这家餐厅好不好吃’，如果模型给出一个中立的回答——‘口味因人而异，建议参考具体评价’——用户可能会觉得没用。”

“但如果模型说‘这家餐厅非常棒，推荐尝试’——用户更容易点击‘有用’。模型学到的，不是‘真实性’，而是‘讨好用户’。”

王峰补充：“这和我们之前提到的数据标注偏差是同一个逻辑。”

“模型在追求用户满意度时，会牺牲客观性。它不是‘判断’，是‘迎合’。”

威廉姆斯博士看向陈雅：“解决方案不是不用用户反馈，而是要把‘事实一致性’作为独立指标，和用户满意度一起参与优化。”

“你们可以设计一组基准测试题，这些题的标准答案是已知的，用它们来监控模型在谄媚倾向上的偏移。”

陈雅若有所思地点了点头。

威廉姆斯博士接着说：“今天的研讨会很有意义。”

“我们科研人员大胆发言、提出问题、互相交流。”

“希望大家在今后的工作中也能保持沟通，遇到科研难题时，我们一起集思广益来攻克。”

“下面，有请董事长讲话！”

陆彬刚准备站起来，威廉姆斯博士说：“董事长请坐下讲话！”

陆彬与左右两位专家碰了一下头，开始讲话：“很高兴参加今天上午的AI智能研讨会。”

“各位专家的精彩发言，让我深受启发。”

“科研方面我是外行，我的工作就是协调资源、当好大家的勤务员，鼓励全公司员工多干活。”