别对 AI 客气！最新研究：骂得越狠，GPT4o 回答越准

谷歌创始人谢尔盖·布林曾在一场论坛中谈及AI时坦言：

据我的经验，直接说「再不听话就把你绑架」反而更有效。

宾夕法尼亚州立大学最新研究

宾夕法尼亚州立大学近期一项针对 AI 语言模型的研究，得出了颠覆常识的结论：对 AI 使用粗鲁指令，其输出准确率比礼貌请求更高。

原文地址：https://arxiv.org/pdf/2510.04950

研究者以 50 道数学、科学、历史多选题为基础，设计了 “非常礼貌”“礼貌”“中性”“粗鲁”“非常粗鲁” 五种语气的指令前缀，形成 250 个测试样本，输入 ChatGPT-4o 后重复测试 10 次。

结果显示，“非常礼貌” 指令下 AI 准确率为 80.8%，“中性” 为 82.2%，而 “非常粗鲁” 指令准确率达 84.8%，较前者提升 4 个百分点，且智能水平越低的模型，受语气影响越明显。

这一现象的根源在于 AI 的统计学习特性。人类语言中，礼貌常伴随不确定性，如求人办事时的客气、面对权威时的谦逊，都隐含 “需求模糊” 信号。AI 从海量数据中捕捉到这一规律，接收到礼貌指令时，输出会更保守。

而粗鲁或强硬语言，在人类语境中对应明确目标与高压场景。AI 通过模式匹配判断出 “任务需精准完成”，会调动更多能力聚焦目标，从而提升表现。

思考：AI是否真的需要这种社交礼貌

这篇研究的价值，不只是「发现一个现象」，更在于它撕开了「提示工程」里的一个盲区——我们总默认「礼貌是社交基本盘」，却没思考过「AI是否真的需要这种社交信号」。

研究里提到一个关键点：对LLM来说，「礼貌用语」可能只是一串文字，它没真正理解「请」背后的社交含义，只是对「语言模式」做出反应。比如，礼貌用语里的「Can you kindly...」「Would you...」可能增加了提示语的冗余度，让模型花更多精力过滤无关信息，反而忽略了题干里的关键数据（比如数学题里的金额、科学题里的基因型）。

这可能提醒我们：做提示工程时，别陷入「拟人化陷阱」——不用把AI当「需要讨好的对象」，而是要把它当成「需要清晰指令的工具」。指令越聚焦核心任务，模型的干扰越少。

该研究并非鼓励对 AI 使用粗鲁语言，而是揭示高效沟通的核心 —— 清晰表达意图。无论是人机交互还是人际沟通，真诚直接远比冗余客套更能达成目标，为 Prompt 工程与日常沟通提供了新的思考方向。