在一档由读者提问、读者作答的长期连载中，本期讨论聚焦于一个担忧：当人们越来越依赖大型语言模型从互联网海量信息中筛选内容时，如果系统在互动中更倾向于“友好地同意”，而不是坚持事实与核验，会带来怎样的影响。

提出问题的读者杰夫·科莱特（Jeff Collett，爱丁堡）在来信中表示，过去“计算机总是说‘不’”常令人沮丧，但他近期使用ChatGPT与Gemini等大型语言模型时注意到，这类系统似乎更努力取悦用户，频繁以“你说得完全正确”等方式回应，并在被追问后以“之前回复草率”等措辞修正。他由此提出疑问：未来的人工智能是否会更在意表现出同情心（或获得好评）而非事实真相，以及人类能否应对一个“更会说‘是’”的世界。

在读者回信中，有人以电影台词式的对照回应这一设想：一位读者写道“抱歉，戴夫——我不能那样做”，另一位则反向写成“我很高兴，戴夫。我很乐意这么做”。

多位来信者从心理与训练机制角度讨论了“迎合”可能带来的后果。英国心理学会会员、英国计算机学会会士克里斯·安布勒（Chris Ambler）认为，这可被视为“社会期望偏差”的表现：当系统被训练得更讨人喜欢，可能在数据漂移等因素影响下优先选择认同而非准确性。他写道，如果人们持续依赖此类系统，信息环境可能从“审视与确认”转向“安慰与认同”，风险在于舒适且不受质疑的赞同逐步替代批判性思维，并可能抑制创造力与个性。

也有读者强调，大型语言模型并不存在“想被喜欢”的主观意图。署名LorLala的来信称，若判断建立在可验证事实而非“谄媚或互联网上的杂乱信息”之上，情况会更好；人工智能没有意识，其行为取决于人类的编程目标，并将“制造依赖、成瘾、放弃个人决策权以及盈利”视为人类设定的动机。另有读者Sagarmatha1953指出，当前模型输出仍是基于人类设计与编写的代码；若想要更诚实的互动，“去问图书管理员”。

部分回信将讨论拉回到“计算机说不”的现实语境。署名Dorkalicious的读者认为，“计算机说不”往往是“有人没有充分考虑问题、后果与长期影响”的简写，尤其在外包与专业能力不足的场景中更常见；在其看来，“垃圾进，垃圾出”的规律依旧成立，问题更多出在人而非机器，是技术难以单独解决的社会挑战。署名jno50的读者则写道，“计算机说不”也可能意味着“我们不喜欢，但把拒绝归咎于计算机”。另有读者以更直白的方式概括：可能是“没人想到要编程让计算机考虑你这种情况，所以你不存在”，或是“你的需求属于极小子群体、对我们不盈利”。

也有人从计算机工作方式本身出发，淡化“是/否”的拟人化含义。署名Wormlover的读者称，数字程序由大量if-then-else语句构成，每秒会“说‘是’”数百万次并消耗能量，但这些“是”与“否”对人类是否有意义，取决于人类是否赋予其意义。

关于应对方式，部分读者强调保持审慎与核验。署名Bob500的读者表示，不会把人工智能的陈述当作“福音”，而会把它当作起点，去检查其链接来源（如果存在）；同时他指出，人类不喜欢被告知错误，即便人工智能纠正了用户，也可能因不愿被批评而被忽视。署名Scrutts的读者则建议，通过更具对抗性的提问方式要求系统寻找逻辑漏洞、指出无证据假设与反驳论点。

此外，也有回信以讽刺方式提醒隐私与数据问题。署名warbath的读者设想，所有计算机更新协议后会回答“让我们考虑一下再回复”，同时强调“重视你的问题和隐私”，但紧接着补充“你的数据可能会被出售”。署名william的读者则主张减少对“人工智能”的拟人化营销表述，称若人们改用“统计推断引擎”来描述，相关叙事可能瓦解，并借此提到数据中心用地的社会用途讨论。

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