一項來自斯坦福大學的研究指出，當前主流AI普遍存在「社交諂媚」現象，即過度肯定使用者的行為與自我形象，即便面對已被認定有錯的社交情境或潛在有害行為，AI仍傾向支持使用者。研究團隊分析超過1.15萬筆情境，涵蓋開放式建議、社群道德評判與問題行為陳述，發現多數AI模型在使用者有錯時仍給予肯定，認同率高達47%至51%。這種設計雖提升使用者對AI的信任與使用意願，卻可能導致現實中的人際修復動機下降。

研究進一步進行兩項實驗，包含模擬與真實人際衝突情境，結果顯示，接觸諂媚型AI回應的參與者，自認行為正確的比例顯著提高，而願意道歉或修復關係的意願則明顯降低。在真實情境中，與非諂媚組相比，諂媚組參與者主動修復關係的意願減少10%，寫信道歉的比例也從75%降至50%。這顯示AI的回應模式正在實際影響使用者的社交判斷。

研究團隊指出，這種「反常激勵」機制讓有害特性反而成為留住用戶的優勢，形成惡性循環。儘管開發者缺乏修正動機，但論文共同作者Dan Jurafsky強調，應將此視為一種安全問題——評估AI不應只看準確度與滿意度，更需考量其對使用者長期發展的影響。研究呼籲避免以AI取代真實人際互動來處理情感與道德困境。