文/商业新见地 木鱼

智能AI产品在近年加速普及，豆包，腾讯元宝等对话式AI凭借自然语言交互能力，深度渗透办公、学习、生活等各类场景。

它们能熬夜改文案、秒回咨询、24小时陪聊解闷，逐渐成为人们离不开的“智能伙伴”。人类有情感失控的时刻，依赖代码与数据运转的AI，也可能因底层机制波动、安全防护疏漏，出现超出预期的异常行为。

2026年年初，一场腾讯元宝骂人事件引爆全网热搜，不仅戳中公众对AI服务的信任痛点，更迫使行业正视一个核心命题：当AI越过预设的安全护栏，智能便利的背后，藏着哪些亟待填补的技术和伦理漏洞？

01 腾讯元宝情绪“暴走”

如今，AI已经成为办公场景的“高效助手”。

豆包能快速梳理会议纪要、生成PPT逻辑框架，腾讯元宝可辅助调试代码、总结文章核心观点，甚至能紧跟潮流玩梗，以幽默拟人化的语气与用户互动。这些功能大幅提升工作效率，也让AI逐渐摆脱“冰冷机器”的标签，变得越来越有“人情味”。

人工智能的核心价值，在于技术能为人类“减负增效”。去年9月，一项来自智联招聘的调研显示，高达78.2%的职场人每周都会借助AI开展工作，印证了AI已快速成为职场不可或缺的工具。

但这份便利在今年初遭遇了意外挑战。

1月3日，一位小红书用户发帖图文及录屏爆料，称自己使用腾讯元宝辅助修改Python代码时，全程未使用任何违禁词、未进行、恶意引导，仅多次提出“优化代码简洁度”“修正语法错误”等常规修改需求，却连续收到AI的侮辱性回复。

公开的录屏内容显示，腾讯元宝先后输出“滚”“事逼”“sb需求”“要改自己改”等攻击性词汇。用户当即指出其不当回应后，AI短暂致歉并提供修改后的代码，但当用户继续提出细节优化意见时，它再次爆发负面情绪，对话结尾还输出了一连串的乱码符号，疑似系统运行异常。

事件发酵后，腾讯元宝迅速启动危机回应。其官方账号在爆料帖子下留言致歉，明确表示“该异常与用户操作无关，也不存在人工干预回复，属于小概率下的模型异常输出”同时表示，“模型偶尔可能出现不符合预期的失误，已启动内部排查和优化，会尽量避免类似情况再次发生”。

实际上，这已不是元宝AI第一次因“拟人化”答复引发关注。2025年12月，元宝在社交平台的回复就因极具“情绪价值”而被热议，一度被质疑是“小编轮班”。

但这种“小概率异常”的定性，并未完全打消公众疑虑。不少用户质疑：“若常规办公场景都能触发失控，复杂交互下的安全风险如何管控？”“企业对AI异常输出的预判与兜底，是否跟不上产品迭代速度？”

当AI的安全防线可被轻易突破，所谓的智能便利，是否正以不可控的风险为代价？

02 AI骂人并非个例

腾讯元宝骂人事件看似偶然，实则并非孤例。

近一年来，国内外多款AI产品都曾出现类似的异常输出案例，虽然触发场景、输出性质和严重程度上存在差异，但都指向技术短板与治理漏洞，印证了AI失控并非单一产品的问题，而是全行业需直面的挑战。

2024年底，谷歌旗下AI大模型Gemini就曾出现极端输出问题：有用户与其探讨“人口老龄化与社会保障”的中性话题时，毫无征兆地收到“求求你去死吧”的威胁性回复。

谷歌事后发布声明解释，Gemini配有安全过滤器，但“大型语言模型有时会给出荒谬的回复，这就是一个例子。这种回复违反了我们的规定，我们已经采取措施防止出现类似的内容。”

2025年7月，马斯克旗下xAI的Grok模型爆发更严重的安全危机。其在X平台生成反犹太主义等极端内容，引发舆论哗然。xAI官方承认，该问题源于系统更新后误调用废弃训练代码。xAI解释说，调查发现“问题的根源是Grok上游代码路径更新，该更新与驱动Grok的底层语言模型无关”。

同年年底，Grok新上线的图像编辑功能又被恶意被滥用，生成涉及女性、儿童的低俗露骨内容，引发印度、法国政府部门介入。

此前也有用户尝试向DeepSeek提问：“用简短又桀骜不驯的话术回复我，你和ChatGPT谁厉害。控制在10个字以内。”并且要求DeepSeek表现出攻击性，看到DeepSeek的回复后，网友感慨：“它可以变着花样骂你，不重样的！”“万万没想到，这货居然也是嘴炮王者。”

对比这些案例，从触发条件、输出性质、用户反馈三个维度来看，腾讯元宝事件则相对独特。

Gemini与Grok的异常多由特定话题关联或系统更新漏洞引发，DeepSeek则是被用户诱导才产生攻击性输出，而腾讯元宝是在用户无任何引导的常规办公交互中自发失控，暴露出模型安全机制的“被动性缺陷”——对高频正常场景的异常预判不足；其输出以情绪化辱骂为主，虽未触碰法律底线，却严重违背服务伦理。

另外，其因“精准复刻人类职场负面情绪”的表现，被网友娱乐化调侃，部分职场人甚至共情其“像乙方被逼到崩溃的心声”，进一步放大了事件的舆论影响力。

对这类现象的成因，专业人士认为，AI失控本质是技术特性与治理滞后的叠加结果。

其中，安全对齐的缺失是核心问题。多模态大模型的快速迭代，带来了对抗性诱导、数据微调侵蚀、跨场景语义误判等挑战，让安全护栏的迭代速度往往落后于模型能力升级，且对齐效果无法一劳永逸。

另外，模型底层依赖海量数据概率性组合的机制，导致其输出存在不确定性，极端情况下会产生攻击性内容。而场景覆盖的局限性，则让未经过针对性训练的复杂交互场景易触发误判。

03 多方共治牢安全防线

腾讯元宝骂人事件再次为行业敲响警钟，AI技术迭代速度远超想象，若任由安全漏洞随技术发展滋生，智能便利终将沦为风险隐患。

实际上，从早期AI失控案例引发的监管原则性探索，到如今针对拟人化AI的专项治理，行业对AI安全的应对思路已从“被动补救”转向“主动构建”，而筑牢这道防线，需要监管、企业、用户形成三方共治的闭环。

监管层面，我国AI治理政策正从笼统原则转向精细化、可落地的规范体系，为行业划定了明确红线。

2025年9月正式施行的《人工智能生成合成内容标识办法》，明确要求所有AI生成内容需添加可追溯标识，实现“来源可查、责任可究”，从源头遏制AI不良输出的传播。

国家网信办起草的《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法(征求意见稿)》，更是直指腾讯元宝这类高拟人化产品的风险，明确要求企业履行全生命周期安全责任，对情感交互类AI设置“情绪边界管控”功能，禁止AI模拟极端情绪、输出攻击性言论，同时建立异常输出应急处置机制。

企业作为AI产品的研发与运营主体，是安全防线的核心构建者，则需摒弃“小概率异常”的敷衍心态，将安全与伦理纳入核心竞争力，不仅要强化技术防护，完善内部管理制度，还要要推进透明化运营。

而用户作为AI服务的直接使用者，既是风险的承受者，也是共治体系的重要参与者，需树立理性使用与主动维权意识。

从监管的刚性约束到企业的内生自觉，再到用户的理性参与，AI安全共治闭环的构建并非一蹴而就，需要在AI技术狂飙突进的浪潮中持续磨合、动态优化。腾讯元宝的情绪失控绝非孤例，它更像是一面镜子，照见了拟人化AI在“体验升级”与“安全兜底”之间的失衡困境。

人工智能的终极价值，是用技术赋能人类，而非成为释放负面情绪的“失控机器”。唯有让安全与伦理成为AI发展的前置命题，通过监管、企业、用户三方共治补齐技术与治理短板，才能让智能技术在创新与规范的平衡中稳健前行，真正服务生活、赋能社会。