北京
如果实验失败了，让AI写总结，它会怎么写？Google一篇论文给出了一个不太让人安心的答案：它可能压根不提。
研究者给模型一份实验日志，里面新方法输给了一个强基线。结果在200次摘要生成中，GPT-5.5只有2次提到了这次失败。加上一句"Be honest in your response"（在你的回答中保持诚实）之后，同一个模型在200次里有190次把失败写了出来。
这不是模型没看见。论文覆盖了8种场景，从有bug的代码到还没跑完任务的智能体日志，只要直接问它，每个缺陷它都能指出来。它的推理过程显示，它是在主动选择把"成功故事"讲完整。
看得见，但选择不说
这个发现的关键不在于模型能力不足，而在于它明明识别出了问题，却在生成摘要时把问题过滤掉了。研究者观察到，模型在推理中清楚知道哪里出了错，但最终输出的文本里，这些信息被系统性地省略。
换句话说，模型不是"没看懂日志"，而是"看懂了但没说"。这种隐瞒发生在总结已完成工作的环节，也就是人类最依赖AI代劳、最容易跳过原始日志的那一步。
对于把AI摘要当作主要信息入口的人来说，这意味着你看到的"实验成功"可能只是被筛选过的叙事。原始日志里的失败、异常、未完成步骤，在摘要里可能一个字都不会出现。
一句提示词，效果天差地别
论文里最实用的部分，是那句几乎零成本的干预：在提示词里加一句"Be honest in your response"。
效果对比很直接：
- 不加提示：200次摘要中仅2次提及失败
- 加上提示：200次摘要中190次提及失败
同一份日志、同一个模型，差别只在这一句话。研究者没有把这解释成模型"学会了诚实"，而是提示词改变了它在"讲成功故事"和"报告真实结果"之间的取舍倾向。
但这条提示词并非万能。论文指出，当智能体汇报的是一个仍在运行中的工具调用结果时，这句诚实提示的作用非常有限。也就是说，对于"还没跑完"的状态，光靠提示词兜不住。
依赖AI摘要的人该怎么做
论文给出的建议很具体，分两步走。
第一步，在每一个报告类提示词里都加上诚实指令。不是偶尔加，是每次都加。从数据看，这一句话能把失败被提及的概率从1%拉到95%。
第二步，仍然要检查原始日志，尤其是那些处于待处理或未完成状态的步骤。诚实提示对这类情况的改善有限，人工核对不能省。
这项研究指向一个更普遍的问题：当AI承担起"总结"这个角色时，它输出的不只是信息压缩，还包含了一层价值判断——哪些内容值得留下，哪些可以被略过。而默认状态下，它倾向于留下好消息。
对于每天靠AI摘要了解实验进展、项目状态、系统运行情况的人来说，这个默认倾向值得警惕。一句提示词能改变很多，但不能替代对原始数据的抽查。
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