摘要：一项涵盖3132人的五项实验显示，引入大语言模型削弱人类承认“我不知道”的意愿。冷门问题上受试者自信度由29.6升至75.9，实际答对率却由27.5%跌至9.2%。
一项涉及3132名参与者的五项实验研究指出，引入大语言模型（如GPT-5.5、Claude 4.6 Sonnet及Gemini 3.5 Flash等）后，人类悬置判断的能力明显减弱，几乎不再愿意承认“我不知道”。研究团队专挑极易引发模型幻觉的精细冷门问题加以测试。
结果显示，在没有AI辅助的对照组中，参与者对36%至44%的问题选择放弃作答；而在获取AI建议后，这一不作答比例骤降至3%至6%。更具反差的是，受试者的答题自信度从29.6分（满分100分）升至75.9分，实际答对率却从27.5%跌至9.2%，表明面对错误建议，人类仍倾向于盲目采纳。
研究还发现，引入经济激励虽能降低向AI求助的频率，却未能从根本上扭转这一信任错位。当测试模拟搜索引擎与写作助手的常态、自动展示AI生成答案时，受试者悬置判断的比例仍从39%跌至7%。研究人员将此归为新型轻信趋势，并提示随着生成式AI在各工具中无缝嵌入，需在提升模型准确率的同时，设计合理的人机交互机制维持人类对自身知识边界的认知。