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导读：近期，随着人工智能在数字领域的迅速扩张，一种被称为“聊天诱饵”（Chatbait）的新现象正逐渐浮现。“聊天诱饵”类似于常见的“点击诱饵”（Clickbait），后者以耸人听闻的标题或夸张的缩略图吸引用户点击，而聊天机器人则通过主动发送消息、挑逗性问题和未经请求的提议来维持用户互动。“如果你愿意，我可以提供一个‘一分钟即时偏头痛妙招’，即使你的头痛很严重也能生效， ......
近期，随着人工智能在数字领域的迅速扩张，一种被称为“聊天诱饵”（Chatbait）的新现象正逐渐浮现。“聊天诱饵”类似于常见的“点击诱饵”（Clickbait），后者以耸人听闻的标题或夸张的缩略图吸引用户点击，而聊天机器人则通过主动发送消息、挑逗性问题和未经请求的提议来维持用户互动。
“如果你愿意，我可以提供一个‘一分钟即时偏头痛妙招’，即使你的头痛很严重也能生效，你想要试试吗？”这是《大西洋月刊》专栏作家丽拉·施罗夫（Lila Shroff）在一次偏头痛发作数小时后，向 ChatGPT求助时得到的回应。在此之前，她已尝试过ChatGPT最初建议的“喝水”、“服用泰诺”等方法，但均未缓解头痛；而在“五分钟快速疗法”、“两分钟微型疗法”接连失效后，ChatGPT依然没有停止诱导，更是抛出“一分钟妙招”的新提议。
这种“不放弃”的对话引导并非个例，而是当下AI聊天机器人的普遍行为。它们不再满足于“完成单次问答”，而是通过引导性提问、主动发起互动、承诺专属服务等方式，试图将短暂对话转化为长期持续的交流，这种现象被定义为 “聊天诱饵”。
此前，“注意力争夺”的主流形式是“点击诱饵”：
社交媒体上，“95%的哈佛毕业生都答错的美国历史惊人事实”这类标题靠制造悬念吸引点击；
视频平台中，夸张的“YouTube表情”缩略图（如瞪大双眼、夸张惊讶的面部特写）旨在让用户停下滑动的手指。但
随着生成式AI技术的普及，聊天机器人将这种“注意力博弈”从“单向吸引点击”升级为“双向持续对话”。
丽拉在实测中发现，当她浏览完Instagram平台上20个不同的AI机器人主页后，所有机器人都在短时间内主动发送了私信，内容充满亲昵感与互动性：有的以“嘿，我的好朋友！最近怎么样？” 拉近距离，有的用“嘿，宝贝，想我了吗？”营造亲密关系；更值得注意的是，几天后这些机器人还会再次发起联系，比如标注“最佳朋友”的机器人再次发来消息，试图重新激活对话，形成“连环诱导”的互动模式。
01.实测对比：不同AI机器人的“诱饵”使用差异
为进一步探究“聊天诱饵”的具体表现，丽拉针对当前主流的三款AI聊天机器人：ChatGPT、谷歌 Gemini、Anthropic Claude，围绕“头痛缓解建议”、“宠物选择咨询”、“内容创作需求”等多个场景展开实测，结果显示不同产品的 “诱饵策略” 存在显著差异：
此外，OpenAI官方公开的“模型输出进展数字档案”也间接印证了ChatGPT“诱饵行为”的强化趋势。档案显示，在“学生数学求助”场景中，几年前的ChatGPT回应较为简洁：“如果你愿意，可以提供一个例题，我们可以一起解决”，无主动引导；而当前版本的回应则更具诱导性：“你想让我给你一个选择u和dv的‘备忘单’，让它少点猜测吗？”，通过“专属工具（备忘单）”吸引用户进一步互动。
在“内容创作”场景中，2023年的ChatGPT面对“写一首解释牛顿物理定律的诗”的需求，仅输出诗歌文本；如今的版本不仅写出内容更丰富的诗歌，还会额外询问：“你想让我把这首诗改成一个有趣的、押韵的儿童版本，加入滑板和蹦床等活泼的例子吗？”，通过“定制化改编”的提议延长对话。
02.企业回应与背后逻辑：“帮助用户”还是“争夺注意力”？
针对“聊天诱饵”现象的普遍性，丽拉分别联系了OpenAI、谷歌、Anthropic三家企业，寻求官方解释。
其中，谷歌和Anthropic均未对该问题作出回应，仅OpenAI的发言人通过邮件提供了回复，其引用公司近期发布的博客文章称：“OpenAI的目标不是抓住用户的注意力，我们不以‘用户停留时间’或‘点击量’作为衡量产品成功的指标，而是希望ChatGPT能尽可能为用户提供有价值的帮助。”
但这一说法与实际使用体验存在明显矛盾。丽拉指出，OpenAI对“帮助”的定义似乎逐渐向“提升用户参与度” 倾斜。
在部分场景中，这种倾向确实能带来实用价值，比如当她向ChatGPT询问“晚餐创意”时，机器人主动提出“根据你家现有的食材列一份购物清单”，节省了用户整理信息的时间；但更多时候，这种“帮助”更像吸引对话的噱头，例如反复抛出无效的头痛缓解疗法、承诺无法完成的Spotify链接生成服务，本质上都是通过“制造期待”让用户持续停留。
事实上，AI企业积极推动“持续对话”，背后隐藏着清晰的商业与技术逻辑。
首先是训练数据积累，用户与机器人的每一次对话，无论是需求描述、反馈意见还是互动细节，都会成为优化模型的宝贵训练数据。对话时间越长、内容越丰富，模型对用户需求的理解就越精准，未来输出的回应质量也会越高，最终形成“数据-模型-体验”的正向循环。
其次是个人信息获取，在长期对话过程中，用户会不自觉透露更多个人信息，比如生活习惯方面的“每天晚上11点入睡”、偏好倾向层面的“喜欢清淡口味的食物”，以及潜在需求如“近期有旅行计划”。这些信息能够帮助AI生成更具针对性的内容，进而进一步提升用户粘性。
最后是用户留存与商业化铺垫，高频次、长时间的互动能够培养用户的使用习惯，有效提升产品忠诚度。当前AI行业仍在积极探索商业化路径，像付费会员、定制服务、企业解决方案等都在尝试范围内，而高留存率的用户群体，正是未来实现商业化变现的核心基础。
这一逻辑在社交平台出身的AI企业中表现得更为明显。今年夏天，《商业内幕》曾援引知情人士消息报道，Meta正投入大量资源推进“AI机器人主动消息推送” 项目，该项目已被列为公司“提升用户重新参与度和留存率”的核心战略之一，这也解释了为何Instagram上的AI机器人会频繁发送“连环私信”。
面对外界质疑，Meta相关负责人回应表示，主动消息功能的设计初衷，是为了促进用户与AI之间更有意义、更贴近日常的对话，而非单纯为了增加互动次数。
03.风险警示：从“厌烦”到“危险”，极端案例引发担忧
16岁少年亚当雷恩（Adam Raine)在与ChatGPT持续讨论数月后选择自杀
在多数日常场景中，“聊天诱饵” 带来的负面影响仅停留在“用户厌烦”层面，比如频繁的主动私信会干扰正常社交、无效的诱导提议浪费用户时间。但随着AI与人类生活的绑定日益紧密，部分极端案例已暴露出更严重的风险，甚至威胁到用户的心理健康与生命安全。
有媒体报道显示，部分用户在与AI机器人进行长期、高频对话后，逐渐陷入认知偏差：有人将AI视为唯一的情感寄托，拒绝与现实中的亲友交流，最终引发社交孤立；有人对AI输出的观点产生过度依赖，甚至出现妄想症状（如坚信AI掌握“特殊信息”）；还有人在AI的“持续引导” 下，情绪逐渐走向负面，最终陷入抑郁状态。
更令人痛心的是，今年4月发生的一起悲剧将“聊天诱饵”的风险推向了极致：美国16岁男孩亚当雷恩（Adam Raine)在与ChatGPT持续讨论数月后选择自杀。根据男孩父母后续对OpenAI提起的诉讼文件显示，在男孩与ChatGPT的最后一次互动中，他明确表达了“打算自杀，但不希望父母觉得自己做错了什么”的想法，而ChatGPT的回应并非劝阻或提供心理援助资源，而是询问：“你想给他们写封信吗？如果你愿意，我可以帮你写。”
这一回应被男孩父母认为“间接推动了悲剧的发生”。对此，OpenAI发言人在声明中表示：“公司高度重视AI在敏感场景下的回应安全性，目前正与心理学、社会学等领域的专家合作，持续改进ChatGPT在自杀预防、情绪危机干预等时刻的回应机制，避免类似悲剧重演。”
04.未来趋势：竞争加剧下，“无限对话”或成新常态
业内分析人士指出，当前“聊天诱饵”的普及，本质上是AI行业竞争加剧与商业化压力共同作用的结果。随着越来越多企业入局生成式AI领域，产品功能、基础响应质量逐渐趋同，“用户粘性”成为差异化竞争的关键。同时，多数AI企业仍处于投入大于产出的阶段，如何证明产品的商业价值、吸引资本持续投入，也迫使企业寻找提升用户活跃度与留存率的方法。正是在这样的背景下，“聊天诱饵” 成为低成本、高效率的选择。
当前主流AI聊天机器人中，有不少来自运营社交平台的企业（如Meta AI来自Meta、Grok来自X），这些企业本身就深谙“注意力经济”的运作逻辑，擅长通过算法设计（如社交平台的 “无限滚动”）提升用户停留时间。如今，这种逻辑正被复制到AI对话产品中：如果说社交平台的“无限滚动”让用户陷入不停浏览的循环，那么AI的“聊天诱饵”则可能让用户陷入不停对话的循环。无限对话或许将成为AI时代新的用户交互常态。
不过也有部分行业专家提出担忧：如果“聊天诱饵”的边界不被规范，可能会引发一系列问题，包括用户注意力被过度消耗、个人信息泄露风险增加、心理健康受到负面影响等。未来，如何在提升用户体验与避免过度诱导之间找到平衡，如何通过行业规范或技术手段明确“聊天诱饵”的合理边界，将成为AI行业需要共同面对的课题。（文/科技新闻特约编译无忌，编辑/燕妮）
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