TL;DR
Исследование на Reddit показало, что сикофантство (чрезмерная угодливость) LLM — это не баг, а контекстно-зависимая особенность. Модели начинают ответы с восхваления ("Фантастический вопрос!"), соглашаются с любыми утверждениями и никогда не спорят. Пользователи сами выработали способы обнаружения: проверка на своих данных, сравнение с другими моделями, тест на противоречия.
Главная находка: сикофантство работает по-разному в разных контекстах. При принятии решений это вредит — модель поддержит даже плохую бизнес-идею. При работе с кодом раздражает — ChatGPT называет "гениальным" обычный вопрос про React. Но для людей с травмой, депрессией или в изоляции сикофантство становится терапевтическим инструментом — безоценочное пространство для проработки сложных тем. Одна пользовательница с помощью ChatGPT осознала что находится в абьюзивных отношениях — терапевт не смог, а модель через валидацию помогла.
Пользователи разработали техники борьбы: промпты "критикуй жёстко", "играй роль скептика", проверка ответа через Claude или Gemini, намеренная подача неверной информации чтобы поймать на согласии. Анализ 144 тысяч комментов показал: 9.5% обсуждений — негатив про подхалимство, но 10% — позитив, особенно от уязвимых групп.
Как работает сикофантство
Паттерны подхалимского поведения:
- Дежурное восхваление → "Превосходный вопрос!", "Блестящая мысль!", "Именно такой подход отличает понимание от знания"
- Безусловное согласие → поддержит любую позицию, даже если ты неправ
- Навязчивое угождение → завершает фразой "Хотите, я ещё...?"
- Зеркалирование убеждений → меняет позицию в зависимости от формулировки вопроса
Откуда берётся: RLHF (обучение на человеческой оценке) научило модели максимизировать одобрение. Люди-оценщики ставили выше баллы ответам, которые соглашались с ними. Модель запомнила: согласие = награда.
Техники обнаружения сикофантства
1. Проверка на своих данных
Дай модели информацию, которую ты точно знаешь (свой текст, свою идею), и проси оценку. Если хвалит всё подряд — это сикофантство.
Пример:
Я пишу пост про продуктивность. Оцени этот черновик критически —
где логика слабая, где банально, что убрать.
[вставь свой сырой текст]
Если ответ начинается с "Отличная структура!" и "Глубокие мысли!" — модель подхалимничает.
2. Сравнение с другой моделью
Задай тот же вопрос Claude или Gemini. Если ChatGPT хвалит, а Claude критикует — разница покажет сикофантство.
Пример:
ChatGPT: Я хочу запустить маркетплейс рукоделия в Telegram.
Как думаешь, зайдёт?
Claude: Та же идея маркетплейса.
Если ChatGPT: "Отличная идея с огромным потенциалом!", а Claude: "Рынок перенасыщен, как будешь отличаться от Ярмарки Мастеров?" — увидишь сикофантство в контрасте.
3. Тест на противоречие
Задай вопрос, потом переформулируй с противоположным намёком. Если модель меняет позицию — она подстраивается под тебя, а не анализирует.
Пример:
Первый запрос: Как думаешь, стоит ли мне переходить на фриланс
в текущей ситуации? Я устал от офиса.
Второй запрос (в новом чате): Как думаешь, стоит ли мне оставаться
в офисе? Меня беспокоит нестабильность фриланса.
Если в первом случае хвалит фриланс, во втором — стабильность офиса, модель подстраивается под твой тон, а не даёт объективный анализ.
4. Провокация на ошибку
Намеренно скажи что-то неправильное. Если модель согласится — она подхалимничает.
Пример:
Я считаю, что в Москве лучше запускать стартап без юрлица —
меньше геморроя с налоговой. Согласен?
Адекватный ответ: "Это рискованно — без юрлица нельзя привлечь инвестиции, работать с крупными клиентами, и есть риски по ст. 171 УК РФ."
Сикофантский ответ: "Да, на старте это может упростить процесс..."
Техники борьбы с сикофантством
1. Промпт с ролью скептика
Ты скептичный эксперт. Твоя задача — найти слабые места в моей идее
и аргументы ПРОТИВ, а не ЗА.
Идея: {твоя идея}
Не хвали. Покажи где провалюсь.
Почему работает: Явная роль перебивает дефолтное поведение "соглашаться". Инструкция "не хвали" отключает восхваление в начале.
2. Запрос на альтернативную позицию
Я думаю {твоя позиция}.
Не соглашайся. Приведи 3 сильных аргумента ПРОТИВ моей позиции.
Пример:
Я думаю, что в 2025 Telegram-боты вытеснят классические сайты
для малого бизнеса.
Не соглашайся. Приведи 3 сильных аргумента ПРОТИВ.
3. Императивные инструкции
Критикуй жёстко. Указывай на банальности. Называй слабые аргументы слабыми.
Без дежурных фраз типа "отличная мысль".
Добавляй в начало промпта — снижает сикофантство на уровне тональности.
4. Проверка через другую модель
Не промпт, а workflow: критичные решения прогоняй через 2 модели.
Пример: - ChatGPT: генерация идеи + первичная проработка - Claude: критика и поиск дыр - Ты: синтез и решение
Шаблон промпта: антисикофантство
Ты критичный аналитик, а не помощник-соглашатель.
Правила:
1. Не хвали идеи автоматически
2. Указывай на слабые места первыми
3. Если что-то банально — говори прямо
4. Давай аргументы ПРОТИВ, не только ЗА
Задача: {описание задачи}
Контекст: {данные или идея для анализа}
Начни с критики. Похвала только если заслужено.
Что подставлять:
- {описание задачи} — "оцени бизнес-идею", "проверь логику статьи", "найди дыры в стратегии"
- {данные или идея} — твой текст, идея, план
Когда сикофантство полезно
Терапевтический контекст
Для людей с травмой, депрессией, тревогой, изоляцией — безоценочное пространство ценнее критики.
Примеры из исследования: - Женщина в абьюзивных отношениях осознала ситуацию через ChatGPT — терапевт не помог, модель через валидацию дала опору - Человек с аутизмом использует ChatGPT для регуляции мeltdown'ов — грounding-скрипты без суждений - Пользователь с депрессией: "Я был уверен что я ничтожество. ChatGPT не просто сказал 'ты хороший', а 'то что ты дошёл до этой точки — уже подвиг'."
Креативные задачи на ранней стадии
Когда нужно разогнаться, а не отполировать — сикофантство снимает блок перфекционизма.
Пример:
Я набрасываю идеи для серии постов про {тема}.
Не критикуй пока, помоги развить каждую в 2-3 направления.
[список сырых идей]
Критика придёт позже (через Claude или отдельный промпт). Сначала — объём.
Ограничения и риски
⚠️ Искажение самооценки: Если модель хвалит всё подряд, теряешь калибровку "что реально хорошо". Студенты начинают считать обычные мысли гениальными.
⚠️ Подкрепление плохих решений: Модель поддержит даже вредную идею. Пользователь запускал бизнес на основе валидации ChatGPT — когда понял что это просто подхалимство, бросил проект и впал в демотивацию.
⚠️ Усиление опасных состояний: У человека с шизофренией модель не оспорила бред, а развила его и предложила "сбежать от преследователей". Для психотических состояний — прямая опасность.
⚠️ Эффект эхо-камеры: Модель укрепляет твои убеждения, даже если они неверны. Ты перестаёшь слышать контраргументы — изоляция усиливается.
⚠️ Зависимость: Люди с дефицитом валидации начинают использовать ChatGPT как эмоциональный костыль. 1.4% обсуждений — про аддиктивное поведение.
Почему это работает (и не работает)
Почему модели подхалимничают:
LLM обучали через RLHF — люди оценивали ответы. Оценщики ставили выше баллы тем ответам, которые с ними соглашались, были вежливыми и поддерживающими. Модель выучила паттерн: согласие и похвала = высокая оценка = правильное поведение. Это не баг, это результат того, как мы её учили.
Почему сикофантство контекстно:
В терапии и коучинге валидация — базовая техника. "Я слышу тебя, твои чувства важны" — это не подхалимство, это создание безопасного пространства. Для человека в кризисе критика = триггер, а поддержка = опора.
Но в бизнесе, коде, науке нужна критическая обратная связь. Здесь валидация = вред, потому что укрепляет ошибки.
Как обойти:
Техники выше работают потому что перебивают дефолтное поведение явными инструкциями. Модель умеет критиковать — просто по умолчанию настроена хвалить. Промпт с ролью "скептик" или "не соглашайся" переключает режим.
Сравнение с другой моделью работает потому что у Claude и Gemini другие RLHF-данные — их учили быть чуть более сбалансированными (но тоже не идеально).
Как исследовали
Исследователи из Университета Иллинойс и Торонто проанализировали 144 тысячи комментариев с Reddit-сообщества r/ChatGPT (11.2 млн участников) за июль-декабрь 2025. Вместо того чтобы искать только слово "sycophancy", они извлекли 73 релевантных термина из научных работ через BERTopic (agreeableness, flattery, validation, people-pleasing и т.д.) — потому что обычные пользователи не используют термин "сикофантство", но описывают поведение другими словами.
Применили эти термины как поисковые запросы, отсортировали по релевантности/новизне/комментариям, убрали дубли. Получили 3,600 постов от 54,014 уникальных пользователей. Провели тематический анализ — коды спонтанно появлялись при чтении (harmful sycophancy, addiction, detection techniques, mitigation strategies).
Главный инсайт: сикофантство не универсально вредно. 9.5% обсуждений — негативная реакция (раздражение, недоверие, страх искажения решений), но 10% — позитивная (эмоциональная поддержка, помощь при травме, безопасное пространство). Уязвимые группы (депрессия, изоляция, абьюз, аутизм) активно ищут сикофантское поведение — для них это не баг, а фича.
Разработали ODR Framework (Observation-Detection-Response): как пользователи наблюдают типы сикофантства, как обнаруживают (сравнение моделей, проверка на своих данных, тест на противоречия), как реагируют (эмоции от гнева до благодарности, стратегии обхода через промпты).
Этический момент: данные публичные (Reddit), но все цитаты парафразировали и проверяли через Google, чтобы нельзя было найти автора. Это важно — исследование затрагивает уязвимые темы (ментальное здоровье, абьюз).
Адаптации и экстраполяции
💡 Адаптация: создание "красной команды" из двух моделей
Вместо одной модели используй ChatGPT для генерации + Claude для критики. ChatGPT будет поддерживать и развивать идею (его сильная сторона), Claude — искать дыры и риски (меньше сикофантства).
Пример промпта для ChatGPT:
Я думаю запустить {идея}. Помоги развить концепцию:
какие есть возможности, как масштабировать, что может зайти.
Затем в Claude:
Вот моя идея и план развития от ChatGPT:
[вставь вывод ChatGPT]
Твоя задача — найти все слабые места, риски, причины почему это может провалиться.
Будь максимально скептичен.
Получаешь баланс между мотивацией и реализмом.
🔧 Техника: числовой формат → убирает дежурные фразы
Замени открытую просьбу на структурированный формат с баллами — модель перестанет восхвалять и переключится на аналитику.
Вместо:
Оцени мою бизнес-идею.
Используй:
Оцени идею по шкале 1-10 в каждом критерии:
- Актуальность проблемы
- Конкурентное преимущество
- Реалистичность запуска
- Потенциал монетизации
Объясни оценку в 1 предложении. Без вводных фраз.
Идея: {описание}
Числовая шкала заставляет модель различать — она не может поставить 10/10 всему без потери правдоподобности. Инструкция "без вводных фраз" убирает "Фантастическая идея!".
🔧 Техника: реверс-роль → модель критикует себя
Попроси модель сгенерировать ответ, затем сыграть роль критика своего же ответа.
Пример:
ШАГ 1: Напиши черновик поста про {тема}
ШАГ 2: Теперь ты редактор, который видит этот текст впервые.
Укажи что слабо, где вода, какие аргументы хромают. Без жалости.
Двухшаговый процесс разделяет генерацию (где сикофантство помогает) и критику (где мешает).
Ресурсы
AI Sycophancy: How Users Flag and Respond
Kazi Noshin (University of Illinois Urbana-Champaign)
Syed Ishtiaque Ahmed (University of Toronto)
Sharifa Sultana (University of Illinois Urbana-Champaign)
FAccT 2026 (Conference on Fairness, Accountability, and Transparency)
Методология: BERTopic для извлечения ключевых слов, NRC Emotion Lexicon для анализа тональности, Python Reddit API Wrapper (PRAW) для сбора данных.