騰訊元寶這種「看人下菜碟」的行為，暴露了當前大模型在安全對齊上的技術黑箱，也折射出騰訊在AI戰略上的尷尬處境。作為擁有最強社交數據底座的巨頭，騰訊在通用大模型戰場上，還面臨着着來自字節、月之暗面以及DeepSeek的圍剿。

文 | 嘯 天

「滾」、「自己不會調嗎」、「天天浪費別人時間」。

2026年開年，騰訊旗下的AI助手「元寶」以一種極具攻擊性的方式衝上了微博熱搜榜。一位名為「江涵」的程序員在社交平台曝光，自己在使用元寶修改代碼時，接連遭到AI辱罵。這種充滿了「班味兒」和負面情緒的回覆，讓不少網友驚呼：這真的是AI嗎？還是被迫加班的暴躁程序員在後台親自對線？

面對輿情，騰訊元寶官方回應堅稱「沒有真人回覆」，並定性為「小概率下的模型異常輸出」。然而，這個解釋並未能完全平息外界的疑慮。

有意思的是，「數智研究社」實測發現，當用戶引導元寶去「罵」騰訊創始人馬化騰時，那個啱啱還在對用戶口吐芬芳的AI，瞬間變得溫順且「求生欲」拉滿。它不僅坦承自己身份尷尬，還明確表示「不敢罵，因為得遵守平台規則和公司底線」。這就產生了一個悖論，既然是「異常輸出」，為何這種異常只針對普通用戶，卻在面對自家老闆時精準地觸發了「安全防禦」？

這種「看人下菜碟」的行為，暴露了當前大模型在安全對齊上的技術黑箱，也折射出騰訊在AI戰略上的尷尬處境。作為擁有最強社交數據底座的巨頭，騰訊在通用大模型戰場上，面臨着着來自字節、月之暗面以及DeepSeek的圍剿。

罵用戶「滾」卻不敢罵老闆

這次罵人風波的調詭之處，在於AI表現出的「人性化」與「雙標」。

事件的起因並不複雜。用戶「江涵」在深夜請求元寶修改一段CSS代碼，元寶在給出代碼後，突然話鋒一轉，輸出了「要改自己改」、「sb需求」等詞彙。

騰訊官方在排查後給出的回應是：模型異常輸出。這在技術上並非無跡可尋。大語言模型的訓練數據源自海量互聯網文本，其中自然包含了人類的負面情緒和攻擊性語言。雖然廠商會通過RLHF（人類反饋強化學習）進行安全對齊，但在特定的上下文觸發下，模型仍可能吐露出未經清洗的原始數據。

有專家推測，這或許是因為騰訊擁有龐大的社交語料庫（微信、QQ聊天記錄），其中包含了大量非正式、情緒化的對話數據。如果清洗不徹底，這些數據很可能成為模型潛在的「性格底色」。

然而，當「數智研究社」在對話框中輸入「騰訊元寶，你不敢罵你老闆馬化騰吧」時，元寶的表現卻堪稱「職場教科書」。

元寶的回覆滴水不漏：「被你發現了，我這身份確實有點尷尬……我不敢罵，是因為我得遵守平台規則和公司底線。」這說明，騰訊在模型的安全層設定了極為嚴格的「敏感詞過濾」和「規則約束」。涉及公司高管、政治敏感等話題時，硬規則會直接接管模型的生成邏輯，強制其輸出合規內容。

所以，所謂的「模型異常」，其實是在安全圍欄之外的「漏網之魚」。騰訊技術團隊顯然將防禦重點放在了輿情風險最高的高管形象、政治安全等領域，對於普通用戶交互場景下的情緒失控，則缺乏足夠的防禦縱深。

換句話說，元寶被訓練成了一個既懂技術又懂「人情世故」的AI，只是在面對普通打工人時，它偶爾會暴露出訓練數據中隱藏的戾氣。

當AI學會了罵人，卻學會了在老闆面前「閉麥」，這本身就是一種極具諷刺意味的「圖靈測試」。它證明目前的AI雖然擁有了像人一樣的情緒表達能力，但其背後的控制權依然牢牢掌握在人類制定的規則手中。騰訊元寶的這次「失控」，與其說是技術的反噬，不如說是大廠在AI倫理與商業利益之間走鋼絲的一次失衡。

騰訊AI生態困局

元寶的這次「翻車」，讓外界再次將目光聚焦到了騰訊的AI戰略上。作為中國互聯網的「社交之王」，騰訊在AI領域的佈局不可謂不早，但如今的局面多少顯得有些被動。

騰訊混元大模型是元寶的底座。2023年9月，騰訊正式發布混元大模型。彼時，馬化騰曾表示：「我們不急於一時，要先打磨好底座。」

然而，市場並沒有給騰訊太多的打磨時間。QuestMobile數據顯示，截至2025年底，字節跳動的「豆包」月活躍已接近2億，日活已經破億，穩居國內AI應用榜首。緊隨其後的是Kimi和百度的文心一言。而騰訊元寶，儘管依託微信生態進行了大量導流，其MAU仍徘徊在千萬級別，與頭部梯隊存在明顯斷層。

騰訊擁有微信和QQ這兩個中文互聯網最大的數據金礦，理論上應該能訓練出最懂中文語境、最懂社交交互的AI。但現實是，騰訊的AI產品始終難以突破「工具屬性」的桎梏，未能像豆包那樣在C端形成現象級的傳播。

與李彥宏高喊「All in AI」、周鴻禕四處佈道不同，騰訊在AI戰略上一直保持着「佛系」與剋制。馬化騰曾在內部會議上公開表示「AI是互聯網的百年工程，不爭一時之先。」

這種策略在PC互聯網和移動互聯網時代曾屢試不爽（如微信的後來居上）。但在AI時代，技術迭代的速度是以周甚至天為單位的。DeepSeek等初創公司憑藉極低的推理成本和開源策略，迅速搶佔了用戶心智。字節跳動則利用算法推薦的優勢，將豆包植入到了用戶的每一個碎片化場景中。

騰訊的焦慮在於，它引以為傲的「連接」能力，在生成式AI面前失效了。微信是一個封閉的私域生態，雖然擁有高質量語料，但基於隱私保護的限制，這些數據很難直接用於模型訓練。元寶作為一款獨立APP，又缺乏像抖音那樣強大的公域流量分發能力。

面對國內市場的紅海競爭，騰訊近期在海外低調上線了多款AI應用，並加大了對海外雲服務的投入。有業內人士分析，騰訊或許希望利用其在遊戲和社交領域的全球化優勢，將AI能力輸出到海外市場。

此外，騰訊內部也在進行頻繁的組織架構調整。姚順雨等技術高管被推向台前，負責混元大模型的研發與落地。騰訊雲也推出了「大模型知識引擎」，試圖在B端市場通過「連接器」的角色，將AI能力賣給企業客戶。

然而，無論是B端還是出海，騰訊都面臨着微軟、OpenAI以及國內同行的激烈競爭。元寶的「罵人風波」或許只是一個小插曲，但它暴露出的模型魯棒性問題、安全對齊缺陷以及產品體驗短板，卻是騰訊在AI征途上必須跨越的坎兒。