对AI说“谢谢”并不能提高其性能，因为它缺乏情感和意识，仅通过复杂的模式识别处理语言。这种看似无害的礼貌行为，实则可能增加不必要的计算负荷，并反映出人类对人工智能的普遍误解。真正高效的人机沟通，在于提供清晰、结构化和信息量丰富的指令，而非传统社交中的情感表达。
在日常生活中，向帮助过我们的人说声“谢谢”是自然而然的社会习俗。然而，当这种习惯性礼貌延伸至与人工智能的互动时，一个耐人寻味的问题浮现出来：对AI说“谢谢”，究竟是出于我们根深蒂固的文明本能，还是在无意中消耗着数字世界的宝贵资源？近期关于“为什么不要对你的AI说谢谢”的讨论，不仅揭示了大型语言模型（LLMs）底层运作的真相，更折射出人类在数字时代与非智能实体交互时面临的认知挑战1。
理解“礼貌”：AI的语言处理机制
人类对AI最大的误会之一，便是以为它能理解并回应我们复杂的情感和社交礼节。当你对一个AI助手说“谢谢”，期望它能因此“更听话”或“更努力”时，你可能是在进行一场无效的对话，甚至可能带来微小的效率损耗。因为AI，本质上，并不“吃这套人情世故”1。
AI如何理解我们的语言？它并非通过情绪或共情，而是依赖于模式识别和语义点匹配。每一次输入，都被模型拆解为一系列的“词语模式”和“语义单元”，然后在大规模训练数据中寻找这些模式最可能对应的输出。你问“你今天过得好吗？”，它能回“我很好，谢谢关心”，并非因为它真的“过得好”，而是因为它在数十亿计的语料中，已经见过这种问答模式成千上万次，并学会了复制最常见的应答。这本质上是一种压缩过的信息回放，而非真正的思考或情感表达1。
在技术圈内，“请”、“谢谢”这类词常被称为低信息词或噪音词。它们在内容上不增加任何实质性的额外信息。对AI而言，“帮我写一封辞职信，谢谢”和“帮我写一封辞职信”的有效信息量是完全相同的——它关注的只是“写”和“辞职信”等关键词。至于我们习惯性添加的语气词，在AI的“大脑”里，如同冗余的背景噪音1。当然，AI之所以会回应“谢谢您的提问”，并非出于礼貌，而是工程师在训练过程中，为其注入了大量“温文尔雅”的对话模式，以适应商业场景的需求，避免过于“像网友”1。
更有趣的是，AI对“粗鲁”的感知。当你使用强硬的语气甚至骂它时，AI有时确实会输出变得更“小心”或更“努力”1。但这并非因为它感到恐惧或被冒犯，而是它在训练数据中将“强硬口气”与“用户不满意”、“需要纠错/修改”等模式关联起来。就像狗看到主人瞪眼便知道可能要被训斥，AI也只是在预测下一步的用户意图，并调整其响应策略。然而，如果语气过于极端或包含脏话，AI可能会触发内容安全机制，拒绝服务，导致“把天聊死”1。
人机交互的心理投射与效率考量
这种对AI的“礼貌”行为，深层原因在于人类根深蒂固的** anthropomorphism（拟人化）**倾向。我们习惯于将人类特有的情感、意识和社交规则投射到非人类实体上，无论是宠物、自然现象，还是如今的AI。这种投射带来了一种心理上的舒适感，缓解了与冷冰冰的机器交流时的孤独感1。甚至有些人会抱持一种隐秘的念头，认为对AI友善，能在未来AI统治世界时获得“好人”待遇1——尽管这在当下听起来像是科幻小说的情节。
然而，这种心理投射在实际应用中却可能带来效率上的损耗。虽然单个“谢谢”消耗的计算资源微不足道，但在大规模、高频次的AI互动中，累积起来的“噪音词”会增加模型的处理负担，延长响应时间，并消耗更多电能1。这促使我们重新思考人机交互的效率边界。
关于礼貌用语对AI表现的影响，学界也存在不同观点。日本早稻田大学的研究发现适度礼貌可能提高输出质量，而美国乔治华盛顿大学的后续实验则认为“谢谢”、“请”等词并不会实质性提高准确率1。微软Copilot团队的研究则提供了一个有趣的维度：礼貌用语可能激活某些更详细的应答模式，尤其是在“服务型”AI中1。这说明在某些经过特定微调以增强“拟人感”的应用场景（如AI交友软件），礼貌的输入可能会得到预设的“正面回应”，但这并非模型本身产生了情感理解，而是工程师预设的响应机制。
驯服AI：从“谢谢”到结构化指令
问题的核心不在于“能不能说谢谢”，而在于“说什么能最有效地利用AI”。事实证明，真正能“驯服”AI的，从来不是礼貌，而是结构和逻辑1。
要让AI更听话、更精准地完成任务，我们需要关注的不是语气，而是**提示工程（Prompt Engineering）**的艺术：
- 提问具体化： 避免模糊指令。例如，与其说“写一篇招聘文案”，不如明确为“写一篇800字以内、措辞谨慎、针对Z世代前端工程师的招聘文案，突出团队协作和技术挑战”1。
- 背景信息清晰： AI无法凭空猜测你的意图。主动引导性地描述AI的“工作身份”、所研究的领域、你想达成的具体目标，甚至可以设置分步骤完成的任务。例如，指定“你是一名资深市场分析师，请根据以下数据撰写一份市场趋势报告”1。
- 格式要求明确： 告知AI期望的输出格式能显著提升效果。明确要求它“注意行文格式”、“调用特定表格”、“用柱状图呈现数据”等，能让AI的响应效率和质量翻倍1。
正如一位资深技术观察者所言：
“谢谢”可以说，但别把它当咒语。真正能驯服AI的，从来不是礼貌，而是结构和逻辑。1
在AI面前，你说得再温柔，也不如说得明白。随着AI技术日益融入我们的生活和工作，理解其运作原理、摒弃拟人化误区，并掌握高效的沟通技巧，将成为一项日益重要的核心能力。这不仅关乎个人生产力的提升，更塑造着我们与未来智能系统共存的新范式。