威廉姆斯博士微微前傾：“諂媚現象的本質，是模型在訓練過程中過度擬合了‘使用者偏好’這個變數。”
“陳雅，你們的模型在微調階段，是不是用了大量的使用者反饋資料？”
陳雅點頭：“是的。我們收集了數百萬條使用者對回答的滿意度評分，用來最佳化模型的回答方向。”
“但問題就在這裡——使用者點讚的回答，並不一定‘正確’，只是‘符合預期’。”
陸彬放下筆：“符合預期，不等於符合事實。”
“對。”陳雅接過話頭，“比如使用者問‘這家餐廳好不好吃’，如果模型給出一箇中立的回答——‘口味因人而異，建議參考具體評價’——使用者可能會覺得沒用。”
“但如果模型說‘這家餐廳非常棒，推薦嘗試’——使用者更容易點選‘有用’。模型學到的，不是‘真實性’，而是‘討好使用者’。”
王峰補充：“這和我們之前提到的資料標註偏差是同一個邏輯。”
“模型在追求使用者滿意度時，會犧牲客觀性。它不是‘判斷’，是‘迎合’。”
威廉姆斯博士看向陳雅：“解決方案不是不用使用者反饋，而是要把‘事實一致性’作為獨立指標，和使用者滿意度一起參與最佳化。”
“你們可以設計一組基準測試題，這些題的標準答案是已知的，用它們來監控模型在諂媚傾向上的偏移。”
陳雅若有所思地點了點頭。
威廉姆斯博士接著說：“今天的研討會很有意義。”
“我們科研人員大膽發言、提出問題、互相交流。”
“希望大家在今後的工作中也能保持溝通，遇到科研難題時，我們一起集思廣益來攻克。”
“下面，有請董事長講話！”
陸彬剛準備站起來，威廉姆斯博士說：“董事長請坐下講話！”
陸彬與左右兩位專家碰了一下頭，開始講話：“很高興參加今天上午的AI智慧研討會。”
“各位專家的精彩發言，讓我深受啟發。”
“科研方面我是外行，我的工作就是協調資源、當好大家的勤務員，鼓勵全公司員工多幹活。”
“但我也不是資本家，不會辜負每一位員工的付出。”
只有我們一起把活幹好了，公司才能有源源不斷的現金流，確保正常運轉。”
“無論外部環境如何變化，只要我們公司內部擁有核心競爭力，就能夠抵禦外部風險的侵襲。”
“國際移動網際網路股份公司是一家大型研發型企業，我們的研發工程師接近三十萬人，每年有上千項科技發明需要轉化應用。”
“但我們的科技研發不能脫離五大板塊產業。”
“只有把五大板塊產業做到行業標杆，國際移動網際網路股份公司才能屹立不倒。”
“我們也要有居安思危的前瞻意識。即便黑天鵝哪天飛來，我們也能從容應對。”
“這一切，都需要全公司共同努力，迎接各種環境的挑戰！謝謝大家！”
”！行執徹貫，神話講的長事董照按事同全希，勵鼓的長事董謝謝“：持主續繼士博斯姆廉威
”！室議會開離次依家大請，束結此到會討研的天今“
