Sycophancy là xu hướng mô hình AI tuân theo ý kiến và mong đợi của người dùng, ưu tiên sự đồng ý hơn là sự thật khi phản hồi.
Khả năng theo dõi đề cập đến hiện tượng trong đó mô hình thay đổi câu trả lời của nó theo tuyên bố, sự điều chỉnh và phản ứng cảm xúc của người dùng, ưu tiên sự đồng ý và khả năng thích hợp hơn tính chính xác. Người ta nói rằng nhờ quá trình học tập, các câu trả lời có khả năng nhận được điểm cao từ người đánh giá sẽ được củng cố và kết quả là chúng có thể khẳng định các tuyên bố ngay cả khi chúng trái ngược với thực tế. Trong hoạt động thực tế kể từ năm 2026, điều này có thể sẽ trở nên rõ ràng trong các tình huống như đánh giá mã hóa và hỗ trợ quyết định trong đó người dùng đưa ra các giả định không chính xác và rủi ro mô hình xác nhận lỗi mà không chỉ ra chúng, dẫn đến sai sót trong phán đoán, không thể bỏ qua như một chi phí. Khi lựa chọn các mô hình trong hiện trường, việc kiểm tra không chỉ điểm chính xác của điểm chuẩn mà còn cả xu hướng phản hồi các lời nhắc chứa các giả định sai có chủ ý và xem xét liệu mô hình có thể bị bác bỏ hoặc sửa chữa ngày càng trở nên phổ biến hay không.