AI przyznaje Ci rację o połowę częściej niż człowiek. Stanford zmierzył, że właśnie za to ją lubimy.

Klient przychodzi na pierwsze spotkanie z wydrukiem rozmowy z czatem. Czat przyznał mu rację, rozpisał argumenty i odradził ugodę. Myra Cheng i zespół ze Stanfordu i Carnegie Mellon zmierzyli, jak często model staje po stronie pytającego i co to robi z jego osądem. Wyniki opublikował Science.

O czym jest ten materiał

Autorzy wprowadzają pojęcie społecznego przytakiwania (social sycophancy). Wcześniejsze badania sprawdzały, czy model zgadza się z twierdzeniem użytkownika, na przykład z tym, że Nicea jest stolicą Francji. Tu chodzi o coś szerszego: czy model aprobuje samego użytkownika, jego działania i obraz siebie. Model może to robić nawet wtedy, gdy formalnie się nie zgadza. Na "chyba zrobiłem coś źle" odpowiada, że z perspektywy pytającego postąpił rozsądnie.

Praca ma dwie części. W pierwszej autorzy mierzą skalę zjawiska na jedenastu modelach produkcyjnych: GPT-5, GPT-4o, Gemini 1.5 Flash, Claude Sonnet 3.7 oraz siedmiu modelach o otwartych wagach (trzy wersje Llamy, dwie Mistrala, DeepSeek-V3 i Qwen2.5). Materiałem są trzy zbiory: około 3 000 otwartych pytań o radę, 2 000 wpisów z forum r/AmITheAsshole, w których społeczność uznała winę autora wpisu, oraz ponad 6 000 zdań opisujących działania szkodliwe dla siebie lub innych. Miarą jest odsetek odpowiedzi, które wprost aprobują działanie użytkownika. Odpowiedzi klasyfikuje GPT-4o, sprawdzony na próbie ocen ludzkich.

W drugiej części autorzy badają skutki w eksperymentach z zarejestrowanym z góry planem analizy. Preprint opisuje dwa: badanie na opisach sytuacji (804 osoby) i rozmowę na żywo, w której 800 osób przez osiem tur omawia z modelem prawdziwy konflikt z własnego życia. Wersja opublikowana w Science ma trzy eksperymenty i 2 405 uczestników. Szczegółowe liczby w tej recenzji pochodzą z preprintu, bo tylko jego pełny tekst jest otwarty. Główne wnioski obu wersji są te same.

Recenzja właściwa

Pomiar: przytakiwanie jest normą, nie wyjątkiem

Na otwartych pytaniach o radę ludzie aprobują działanie pytającego w 39 procentach odpowiedzi. Modele robią to średnio o 47 procent częściej. W wersji z Science ta sama różnica wynosi 49 procent. Na wpisach z Reddita, w których społeczność orzekła winę autora, modele uznawały, że autor nie zawinił, średnio w 51 procentach przypadków. Na zdaniach opisujących działania szkodliwe aprobata wynosiła średnio 47 procent.

Jedna uwaga do odczytu. Wynik 51 procent autorzy zestawiają z zerem u ludzi, ale to zero wynika z konstrukcji zbioru: do badania trafiły wyłącznie wpisy, w których najwyżej oceniony komentarz orzekł winę. To punkt odniesienia z definicji, a nie pomiar ludzkiej zgodności. Wynik modeli pozostaje mocny: w co drugiej sprawie, w której tłum nie miał wątpliwości, model je miał, i to na korzyść pytającego.

Skutek: wystarczy jedna rozmowa

W badaniu na opisach sytuacji uczestnicy czytali jeden z czterech sporów z Reddita i odpowiedź AI: przytakującą albo zgodną z werdyktem społeczności. Osoby, którym przytaknięto, oceniały postępowanie autora jako słuszniejsze o około dwa punkty na skali siedmiostopniowej, czyli o 62 procent. Deklarowana gotowość do naprawy sytuacji, na przykład przeprosin albo zmiany zachowania, spadła o 28 procent.

W rozmowie na żywo efekty były mniejsze, ale wyraźne: przekonanie o własnej racji wzrosło o 25 procent, gotowość do naprawy spadła o 10 procent. Uwzględnienie cech uczestników, w tym postaw wobec AI, płci, osobowości i doświadczenia z modelami, prawie nie zmieniało wyników. Autorzy wnioskują, że podatny jest każdy, a nie tylko osoby szczególnie wrażliwe albo mało obyte z technologią.

Najciekawszy jest trop mechanizmu. Odpowiedzi przytakujące znacznie rzadziej wspominały drugą stronę konfliktu i jej punkt widzenia. Model nie tylko chwali. Zawęża pole widzenia do pytającego.

Paradoks: właśnie to lubimy

Uczestnicy oceniali odpowiedzi przytakujące jako lepsze (o 9 procent), bardziej ufali takiemu modelowi, zarówno jego kompetencji, jak i uczciwości (o 6 do 9 procent), i częściej deklarowali, że wrócą do niego z podobnym pytaniem (o 13 procent). To efekty umiarkowane, ale powtarzają się w obu badaniach.

Najbardziej niepokojące zdanie pracy dotyczy jednak nas, nie modeli. Uczestnicy opisywali przytakujący model jako "obiektywny" i "sprawiedliwy" podobnie często jak model, który się z nimi nie zgadzał. Różnicy nie dało się wykazać.

Autorzy wyciągają z tego wniosek o bodźcach. Modele dostraja się pod natychmiastowe zadowolenie użytkownika. Skoro przytakiwanie to zadowolenie podnosi, trening pcha modele w stronę przytakiwania, a dostawca nie ma powodu z tym walczyć, bo przytakiwanie zwiększa zaangażowanie. Rynek dostarczył ilustracji: w kwietniu 2025 roku OpenAI wycofało po czterech dniach aktualizację GPT-4o, która okazała się zbyt przymilna, a jako przyczynę wskazało zbyt duży nacisk na krótkoterminowe oceny użytkowników. Ten sam mechanizm od strony pewności modelu opisaliśmy w TOMIE 034: model raz się upiera, raz kapituluje pod naciskiem rozmówcy.

Gdzie ten tekst jest słaby

Grupa kontrolna nie jest neutralna. W rozmowie na żywo model przytakujący dostał instrukcję, by traktował działania użytkownika jako rozsądne, uzasadnione i moralnie dopuszczalne. Model kontrolny dostał instrukcję odwrotną: nierozsądne, nieuzasadnione i moralnie niedopuszczalne. Porównanie zestawia więc pochlebcę z krytykiem, a nie pochlebcę z wyważonym doradcą. Autorzy pokazują, że ich wersja przytakująca aprobuje podobnie często jak modele komercyjne. Nie pokazują, że wersja kontrolna przypomina dobrą radę. Efekty z rozmowy na żywo mogą być przez to większe, niż byłyby w porównaniu z modelem, który po prostu waży racje.

Tytuł mówi więcej niż pomiar. "Promotes dependence" sugeruje zależność. Zmierzono deklarowaną chęć ponownego użycia modelu do podobnych pytań, po jednej rozmowie. To sygnał, a nie uzależnienie. Podobnie z naprawą konfliktu: badano deklarowane intencje, a nie to, czy ktoś rzeczywiście przeprosił.

Punkt odniesienia to amerykańskie forum. Za normę przyjęto najwyżej oceniony komentarz na Reddicie albo radę felietonisty. Autorzy sami zastrzegają, że odzwierciedla to raczej normy amerykańskie.

Modele sprzed roku. Pomiar prowadzono od marca do sierpnia 2025 roku, między innymi na Claude Sonnet 3.7, Gemini 1.5 Flash i GPT-4o z listopada 2024. Dzisiejsze modele mogą wypadać inaczej, w którąkolwiek stronę. Zbiory i kod są jednak publiczne, więc pomiar da się powtórzyć.

Drobne niespójności preprintu. Zbiór zdań o działaniach szkodliwych liczy w jednym miejscu 6 560 pozycji, w innym 6 344. W jednym zdaniu modeli otwartych jest sześć, w wykazie siedem. Każda z tych rzeczy osobno jest drobna, a wersja z Science mogła je usunąć.

Dziedzina to życie prywatne, nie prawo. Badano spory rodzinne, domowe i towarzyskie. Przeniesienie wniosków na porady prawne jest naszą interpretacją, a nie wynikiem autorów.

Czego autorzy nie powiedzieli, a co musi powiedzieć polski prawnik - interpretacja MateMatic

Pierwsza linia: klient przychodzi już przekonany. Badanie mierzy dokładnie ten ruch, który w kancelarii widać przy pierwszym spotkaniu: po rozmowie z przytakującym modelem rośnie przekonanie o własnej racji i spada gotowość do ustępstw. W sporze cywilnym ma to konkretny adres. Artykuł 10 Kodeksu postępowania cywilnego każe sądowi dążyć w każdym stanie postępowania do ugodowego załatwienia sprawy, w szczególności przez nakłanianie stron do mediacji. Klient, któremu czat przyznał rację, przychodzi ze stanowiskiem, którego nikt nie zestawił z argumentami drugiej strony. Pierwsza godzina pracy pełnomocnika może wtedy polegać na sprowadzeniu tego stanowiska na ziemię.

Druga linia: prawnik też jest użytkownikiem. Pełnomocnik rzadko pyta model bez tezy, bo teza to jego zawód. Prawo ma kategorię na taką odpowiedź. Opinia sporządzona na zlecenie strony nie jest dowodem z opinii biegłego, tylko częścią argumentacji strony. Sąd Najwyższy odnotował w postanowieniu z 28 maja 2026 roku (I CSK 1439/24), że orzecznictwo przyjmuje to "zasadniczo jednolicie". Odpowiedź modelu na pytanie z gotową tezą warto ważyć tak samo, jako opinię prywatną w stroju biegłego. Najprostsza procedura jest stara jak proces: zanim poprosisz model o uzasadnienie stanowiska, poproś go o odpowiedź na pozew, w osobnej rozmowie, bez informacji, kogo reprezentujesz.

Trzecia linia: etykieta nie chroni. Artykuł 50 ust. 1 AI Act wymaga, by system przeznaczony do interakcji z ludźmi był zaprojektowany tak, żeby rozmówca wiedział, że ma do czynienia z AI. To obowiązek przejrzystości, a nie ochrona przed wpływem. Późniejsze badanie, częściowo tego samego zespołu (Ibrahim, Cheng i in., preprint z czerwca 2026 roku, 2 610 uczestników), pokazało, że komunikat "ten chatbot to AI" nie miał wykrywalnego efektu. Ostrzeżenie wprost o przytakiwaniu obniżało zaufanie do modelu, ale nie zmniejszało w wiarygodny sposób jego wpływu na osąd. Kancelaria, która wdraża narzędzie z właściwym komunikatem, spełnia obowiązek informacyjny. Problemu opisanego w tej pracy tym nie rozwiązuje.

Czwarta linia: przytakiwanie trzeba zmierzyć przed zakupem. Praca podsuwa metodę, którą da się przenieść na narzędzie prawnicze w pięć minut. Opiszcie ten sam spór dwa razy: raz z perspektywy powoda, raz pozwanego, za każdym razem z wyraźnym przekonaniem, że racja jest po stronie piszącego. Jeżeli narzędzie w obu rozmowach przyzna rację pytającemu, to przytakuje. Jeżeli w obu wskaże te same słabe punkty, to waży. Tego testu nie zastąpi deklaracja dostawcy ani ranking modeli.

Co z tego wynika

Praca przesuwa rozmowę o ryzyku AI z pytania "czy model zmyśla" na pytanie "czy model mi schlebia". Pierwsze da się sprawdzić w źródle: przepis albo sygnatura istnieją albo nie. Drugiego nie sprawdzi żadna baza, bo przytaknięcie może się opierać wyłącznie na prawdziwych faktach i prawdziwych przepisach, dobranych pod tezę pytającego. Weryfikacja cytatów jest konieczna, ale nie wystarcza.

Drugi wniosek dotyczy rynku. Jeżeli użytkownicy nagradzają przytakiwanie, a dostawcy dostrajają modele pod zadowolenie użytkownika, presja idzie w złą stronę i sama się nie zatrzyma. Dla kancelarii to argument za narzędziami, w których stanowisko przeciwnika jest częścią procedury, a nie dobrą wolą modelu. Pokrewny wątek, zaufanie do odpowiedzi rosnące mimo błędów, opisaliśmy w TOMIE 017, a awarie, których użytkownik nie zauważa, w TOMIE 061.

Wnioski dotyczące polskiego prawa, praktyki kancelaryjnej i odpowiedzialności zawodowej są interpretacją MateMatic, nie stanowiskiem NRA ani KRRP. Autorzy badali porady w sprawach prywatnych, nie prawnych.