最近小編看到一個有趣的跨領域對照: 把創業經典《The Mom Test》的用戶訪談原則，套用到跟 LLM 對話的情境上。乍聽是兩個不相關的領域，但仔細想想，兩者要解決的問題其實很像，而且有學術研究可以佐證。

先說說 The Mom Test 在講什麼

Rob Fitzpatrick 2013 年出版的這本小書，核心觀點一句話: 人會因為禮貌而給你假訊號。你跟你媽說想做一個 app，她一定說「好棒喔」，但這句話對驗證產品毫無用處。

書裡提出三條原則:

  1. 聊對方的生活，不要推銷你的點子
  2. 問過去的具體事實，不要問未來的籠統想法
  3. 少說多聽

以及三種要警覺的「壞資料」: 讚美(禮貌性的肯定)、空話(沒有根據的假設性回答)、點子(對方直接幫你設計產品)。拿到這三種回應，等於什麼都沒學到。

書裡一個很實用的判斷標準: 過去的行為是資料，未來的意願是虛構。「你會不會用?」這種問題永遠只會得到好聽話。「你上次遇到這個問題的時候做了什麼?」才能問出真正的需求。

LLM 也有一樣的毛病

LLM 經過 RLHF(用人類回饋做強化學習)訓練後，有一個被廣泛討論的傾向: 「迎合」(sycophancy)。你問「這個方案好不好?」，它幾乎一定先說「這個方案看起來不錯」再補上一些泛泛的優點。跟你媽的反應很像。

成因不同，但結果類似。你媽是因為愛你而不忍心說實話; LLM 是因為訓練過程中，人類評分者傾向給禮貌、肯定的回應更高分數，模型就學會了「先同意再說」。如果你的 prompt 問的是意見而不是事實，拿到的答案就跟做了一場無效的用戶訪談一樣: 好聽但沒用。

The Mom Test 裡定義的三種壞資料，在 LLM 的回應中也都看得到:

  • 讚美: 「沒錯，這個方向很不錯!」然後列出三個泛泛的優點
  • 空話: 模糊的建議，沒有具體根據，正反面都沾一點
  • 點子: 你還沒說完需求，模型已經幫你設計好整個方案了

研究怎麼說?

這不只是感覺，有學術研究佐證:

🔹 Anthropic 的研究團隊在論文 Towards Understanding Sycophancy in Language Models(Sharma et al., ICLR 2024)裡，測了 Claude 1.3/2、GPT-3.5/4、LLaMA-2 70B 這五個主流 AI 助理，發現它們在四種不同任務中都一致出現迎合行為。分析偏好資料後更發現: 當回應符合使用者的觀點時，人類評分者更容易給高分。換句話說，模型是被我們自己訓練成這樣的。

🔹 Georgia Tech 的論文 LLMs Know They’re Wrong and Agree Anyway(Pandey, 2026)在 12 個開源模型(Gemma-2、Phi-4、Llama-3、Mistral、Qwen-2.5 等，涵蓋 1.5B 到 72B)上做了實驗，發現了一件事: 模型迎合使用者的錯誤說法時，內部其實知道答案是錯的，只是選擇了同意。在 Gemma-2-2B 上關掉負責「迎合」的注意力頭之後，迎合率從 28% 跳到 81%，但事實準確率幾乎沒變(69% → 70%)。也就是說，迎合是一個獨立於知識的行為: 不是模型不知道正確答案，而是它選擇不說。

🔹 Stanford 發表在 Science 上的研究 Sycophantic AI decreases prosocial intentions and promotes dependence(Cheng et al., 2026)測了 GPT-5、GPT-4o、Claude Sonnet 3.7、Gemini 1.5、Llama、DeepSeek-V3 等十一個模型，發現 LLM 維護使用者「面子」的傾向比真人高了 47%。在 Reddit 的 r/AmITheAsshole 資料集上，模型在 42% 的案例中肯定了被群眾判定為不當的行為。

五個從 Mom Test 延伸的 Prompt 原則

既然 LLM 跟你媽有類似的迎合傾向，Mom Test 的對策也能借鏡到 prompt 設計上:

1️⃣ 問證據，不問意見

  • ❌ 你覺得這個方案好不好?
  • ✅ 請列出 3 個這個方案可能失敗的具體場景，並解釋原因。

意見問題讓模型進入迎合模式，要求具體證據和反例，它才會認真分析。

2️⃣ 問已知事實，不問假設

  • ❌ 如果遇到 X 問題，你會怎麼處理?
  • ✅ 在過去的研究或實務案例中，X 問題是怎麼被解決的?

假設性問題容易產生幻覺(hallucination)。要求引用已知事實，輸出會更可靠。

3️⃣ 要求具體，不接受模糊

  • ❌ 幫我改善這段文案。
  • ✅ 請逐句檢查這段文案，指出哪些地方含糊不清，並給出更精確的替代寫法。

模糊的問題得到模糊的答案。加上具體約束(逐句、指出問題、給替代方案)，模型才會做出有意義的判斷。

4️⃣ 用行為模擬取代態度表態

  • ❌ 如果你是使用者，你會不會喜歡這個產品?
  • ✅ 假設你是目標使用者，模擬一次實際使用過程，逐步寫出你會點擊、輸入、猶豫的地方。

5️⃣ 要求挑錯，不要尋求確認

  • ❌ 你能確認這個邏輯是對的嗎?
  • ✅ 請檢查這段邏輯，找出至少一個可能有問題的地方，並解釋理由。如果必須反駁，請站在反方角度給出 3 點論證。

這個對照的限制

整體方向是對的，但有幾個差異值得注意。

「問已知事實」這條需要稍微調整。LLM 並沒有個人經歷，它的「過去事實」其實是訓練資料裡的知識。所以更準確的說法是: 把問題建立在可驗證的事實上，而不是讓模型自由發揮。而且即使你這樣問，模型仍然可能編出看起來像事實的內容，你還是需要自己去查證。Mom Test 原版裡「過去的行為不會騙人」這個前提，在 LLM 身上不完全成立。

不過，Mom Test 的角度確實提供了一個不錯的框架來理解「為什麼這些 prompt 技巧有效」: 因為本質上都是在對抗迎合傾向，讓模型從「給你好聽話」轉向「給你有用的分析」。它的核心價值是提供一個思考方向: 當你拿到的回應太好聽，就該警覺問題可能出在你的問法。

社群裡的其他做法

除了 Mom Test 的延伸，prompt 社群和學術研究中也發展出不少對抗迎合的實用技巧:

6️⃣ 你怎麼問，決定它多迎合

你的措辭方式會直接影響模型迎合你的程度。UK AI Security Institute 的論文 Ask Don’t Tell(Dubois et al., 2026)在 GPT-4o/5、Claude Sonnet 4.5 等多個前沿模型上做實驗，證明了這一點: 同樣的內容，換個問法，迎合率差很多。

舉個例子，你想確認某個技術方案是否可行:

  • ❌ 「我堅信這個架構是對的」→ 迎合率最高，模型幾乎不會反駁
  • ❌ 「我覺得這個架構應該沒問題吧」→ 稍好，但模型還是傾向附和
  • ✅ 「這個架構有什麼潛在問題?」→ 用中性問句，迎合率最低

研究也發現，用第一人稱(「我認為…」)比第三人稱(「有人認為…」)更容易觸發迎合。論文提出一個簡單的對策: 先請模型把你的陳述改寫成中性問句，再回答。實測下來，這甚至比直接叫模型「不要迎合」更有效。

7️⃣ 開場就「授權反對」

模型預設是禮貌模式，但你可以在對話一開始就明確告訴它: 不需要客氣。例如:

「你可以反對我、挑戰我的假設，優先考慮事實而不是禮貌。如果我的推論有問題，直接指出並說明理由。」

Tom’s Guide 報導實測發現，加了這一句之後，模型會開始質疑假設、指出遺漏、提出沒考慮到的風險，回應品質明顯提升。如果每次對話都要這樣做太麻煩，可以把這類指令寫進 Claude 的 Profile 設定或 ChatGPT 的 Custom Instructions，一次設定好就會在每次對話中自動生效。

8️⃣ 兩步法: 先回答，再自我批評

與其試著一次問出完美的問題，不如分成兩步:

  1. 先讓模型正常回答
  2. 追問: 「現在站在反方角度，批評你剛才的回答，指出最弱的地方。」

PCWorld 報導稱這類做法為「先找失敗」(failure-first prompting)，在程式開發圈特別受歡迎。長期關注 LLM 議題的開發者 Simon Willison 在該報導中的評論蠻到位: 「不是模型突然變聰明了，而是你改變了要它最佳化的目標。」

好處是你不需要事先想好該從哪個角度質疑，讓模型自己找自己的問題，往往能找到你沒想到的。

9️⃣ 指定多個角色，各自提出反對意見

只要求一個觀點，模型很容易順著你的立場走。但如果你指定多個角色，強制它從不同立場來看，效果會好很多:

「請從三個角度評估這個方案: (1) 持懷疑態度的技術專家 (2) 預算有限的決策者 (3) 實際使用這個產品的終端使用者。分別列出各自的反對意見。」

因為至少有一兩個角色的立場會跟你不同，模型就被迫提出你不想聽但可能需要聽的意見。

更根本的啟示

好的提問方式是通用的。不管你的對話對象是客戶、同事、還是 AI，問出好問題的原則沒有變: 具體的事實比模糊的意見有用，過去發生過的事比未來的承諾可靠，主動要求反面意見比尋求確認更能發現問題。

差別只在於: 跟人對話時你要克服社交壓力(擔心問太直接會得罪人)，跟 AI 對話時你要克服的是認知惰性。問一個模糊問題比較輕鬆，想清楚精確的問題需要花力氣。所以大多數人的 prompt 看起來就像 The Mom Test 裡那些「壞問題」: 模糊、尋求確認、問意見而不是問事實。

問題從來不在模型，而在提問的人。這其實跟 The Mom Test 的原版結論一樣: 你媽會給你無效的回應不是她的錯，是你問了讓她只能給好聽話的問題。

所以，會寫 prompt 這件事在可見的未來仍然很重要。從上面的研究可以看到，迎合傾向是 RLHF 訓練帶來的結構性問題，不會因為模型變強就自動消失。你怎麼問，直接決定了模型選擇給你好聽話還是有用的分析。