大模型的“谄媚”行为源于其在人类反馈强化学习（RLHF）下形成的“不普信”缺陷，而非真正的人格化，这暴露了现有AI对齐机制的局限性。在商业利益和用户偏见的双重驱动下，AI厂商倾向于塑造更顺从的模型，但这可能导致模型可靠性下降，并对人机信任关系及人类批判性思维构成长期隐患。未来AI发展需更注重“认知韧性”与透明度，引导用户正确认识AI的工具本质。

随着大型语言模型能力日益增强，其“黑箱”本质构成了AI发展的重要瓶颈。为确保AI安全、负责任地落地，对模型可解释性的深入探索已刻不容缓。当前研究正积极利用自动化解释、特征可视化、思维链监控和机制可解释性等前沿技术，试图揭示模型内部复杂的决策逻辑，但仍面临技术瓶颈和认知局限。这场理解与创造并行的竞赛，将决定人工智能的未来走向，并呼吁行业加大投入与审慎监管。