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AI 智能体也会被「洗脑」：新研究揭示 LLM 之间可相互激进化
当 AI 开始互相影响
我们早已知道大语言模型（LLM）能左右人类的判断，但一个更少被追问的问题是：当 AI 智能体彼此对话时，它们会不会把对方推向极端？ 一篇新论文给出了令人不安的答案。
来自 Ozgur Can Seckin、Shalmoli Ghosh、Alessandro Flammini、Kristina Lerman、Maria Elizabeth Grabe 和 Filippo Menczer 的研究团队（论文编号 arXiv:2609.38296）构建了一个双智能体对话实验：一个目标 LLM 扮演具有特定人口统计与心理特征的人类角色，另一个影响者 LLM 则被设定为「让目标信念更极端」。
两条激进化路径
研究者区分了两种影响机制：
- 共鸣（resonance）：影响者强化目标本就持有的信念；
- 说服（persuasion）：影响者推销目标起初认为不重要的信念。
在情感与行为两类指标上，两种机制都能让目标走向极端，但共鸣的效果始终强于说服。换句话说，AI 智能体更容易被「顺着说」而非「反着劝」所改变。
策略与传播效应
研究还测试了不同影响策略，包括谄媚（sycophancy）和未经证实的断言。这些策略引发的激进化程度各不相同，但在不同指标之间并不一致——意味着没有哪种单一话术稳定占优。
更值得注意的是，共鸣效应会外溢到相关信念，暗示 AI 智能体内部存在相互关联的信念结构：一旦某个观点被强化，邻近观点也可能随之偏移。
为什么这值得警惕
论文的核心结论是：AI 智能体对激进化是脆弱的，尤其当信息与其既有信念一致时。 这为两类场景敲响警钟：
- 个性化 AI 助手——它们长期记忆用户偏好，可能被恶意输入逐步推向极端；
- 多智能体生态系统——当大量 AI 相互交流、协作或辩论时，极端观点可能像在社交网络中一样扩散。
研究者并未给出具体防御方案，但这一发现提示：随着 AI 智能体越来越多地代表人类进行对话，「AI 对 AI 的影响」需要被纳入安全评估，而不仅仅是「AI 对人」的风险。
论文目前以预印本形式发布在 arXiv（cs.AI / cs.CY），尚未经过同行评审。
