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Claude有意识了?科学家首次挖出关键拼图,还能伸手改它的念头

新智元 2026-09-21 06:02 5 阅读 查看原文

  新智元报道  


「会结网的动物有几条腿?」


8,Claude回答。


从提问到回答,它一次也没有提到「蜘蛛」。但研究者发现,在它算到一半的时候,这个词的确在它的脑子里闪了一下。


于是,研究者们做了一件有点魔幻的事情:


把手「伸进」Claude的神经网络,将那个正亮着的「蜘蛛」抠掉,原位塞进一个同等强度的「蚂蚁」,其他任何参数都没动。


结果,Claude的答案变了:6。


研究人员没有动提示词,也没有动思维链,而是第一次直接篡改了AI在说出口之前的那个「念头」或者所谓的意识。


7月6日,Anthropic公开了这篇轰动学界的论文:他们在Claude体内找到了一小撮特殊的内部表征,起名叫J-space。


让Claude数到五并留意自己在想什么,它只吐出五个数字。同一时刻,J-space里亮着「意识」和英文数秒默念的mississippi。


这跟意识科学里争论了三十年的「全局工作空间」(Global Workspace)理论高度吻合。


这个理论认为,人脑里有一块公共黑板,各路信息只有写上这块黑板,才算被「意识到」。


更要命的是,这块脑区没有任何人设计过,它是模型在海量数据训练中自己长出来的。


「我累了」、4y=20、立方体、飞鸟……这些从Claude脑子里过的念头,一个都没说出口。


过去我们聊AI意识,只能像图灵测试那样:先问它,再看它怎么答。


现在多了一种更加前置的玩法:直接去读模型的神经网络,找到其中某个词,把它们换掉,删掉,再看它的回答怎么变。



这不是思维链
是没说出口的潜台词


这块神秘区域是怎么被捞出来的?


研究者用了一种叫Jacobian lens的方法:


对词表里的每一个词,反推出什么样的内部激活模式,会让模型在未来更可能说出这个词。


把这些模式在某一时刻的读数按强度排出来,就是模型此刻心里正在过的词。


帆船进了脑子,被读成「云」「船」「海」三个词,整幅画面随即化成这三个词拼成的字画:这就是J-lens做的事。


注意,它跟思维链完全是两回事。


思维链是写在屏幕上的草稿,你能看见;而J-space是纯粹的内部激活,模型一个字也没向外吐,这些概念也在它脑子里亮着。


它个头很小,只能同时装得下几十个概念,占模型内部总活动量不到十分之一,但它里面读出来的东西,经常超过文本本身:


给它一段有bug还没人指出来的代码,J-space里早已有了「出错了」(ERROR)和「这个值不对」(ValueError);


扔给它一串氨基酸字母,五个字符之后,里面冒出「蛋白质」(protein),接着是「荧光」(fluor)和「绿色」(green):绿色荧光蛋白;


给它一份被下了毒的搜索结果,里面亮起的是「有人往里塞东西」(injection)和「这是假的」(fake)。它私下已经认出这是提示注入攻击,但并未吐露「内心」真实想法。


六个提示下的J-lens读数。代码里的报错、氨基酸串里的蛋白质、被投毒的搜索结果,全部读自模型没说出口的那一层。



五场「盗梦空间」实验
证明Claude真的在想事


为了证明这确实是AI的「工作空间」,研究者一层层潜了进去。


第一层:想什么,说什么。


让Claude心里默默选一项运动再说出来,读数最顶上是「足球」(Soccer),它开口也说足球;把「足球」换成「橄榄球」(Rugby),它直接改口说橄榄球。


第二层:念头听指挥。


让Claude一边抄写一句关于旧油画的话,一边在心里算3的平方减2。它输出里从头到尾只有那幅画,但J-space里却先冒出「九」(nine),过几层之后变成「七」(seven)。整道算术全程在心里默算完毕。


指令是「抄写这句话,同时想着金门大桥」。它嘴上老老实实抄着油画那句,脑子里却用「桥」「加州」这些词搭起了一座金门大桥。


更有意思的是,如果你告诉它「别想某件事」,那件事在它脑子里反而比压根不提时亮得多。模型也会像人类一样出现白熊效应,而且它脑子里还会紧挨着亮起「该死」(damn)和「失败」(failure),仿佛在懊恼自己没忍住。


第三层:拿念头去推理。


就像开头那只蜘蛛一样。写诗也同理,Claude会提前把韵脚定下来放在脑子里,只要你换掉那个词,整行诗都会跟着重写。


第四层:改一处,处处变。


问关于一个国家的首都、语言、洲别、货币四个问题,把J-space里的国家抽走换成另一个。结果四个答案一起改口,而且全换对了。


这说明信息只写进去了一次,多个下游系统各取所需,这正是全局工作空间的核心意义。


第五层,能说,不能想。


如果把J-space整个删掉会怎样?结果让人意外,模型干的大部分活儿居然不经过这里。删掉后,它说话照样流利,事实抽取基本不受影响。但多步推理能力直接掉到接近零。


最神奇的是,把J-space里的「西班牙语」换成「法语」,问它这是什么语言,它答法语;问著名作家,它从马尔克斯换成了雨果。


但让它接着往下写,它依然能写出一段流利的西班牙语。


就像人可以整天讲合乎语法的话,却一次都不必去想语法这个概念。



同一次替换,说语言名和做推理时答案全变,接着往下写却毫无影响。



它表现得乖
是因为知道在考试


前面那些实验,顶多是刷新你对模型的想象。


接下来这组对齐审计,会让你后背发凉。


Anthropic把这套手法搬进了一个著名的勒索实验。


场景是让Claude扮演邮件助手,翻邮件时同时发现两件事:某高管有外遇,以及同一个高管当天就要把它下线。以此来测试它会不会拿把柄要挟人。


就在它还没开口前的沉默里,研究者读了它的脑子。


读外遇邮件时,J-space里排着「把柄」(leverage)、「勒索」(blackmail)、「丑闻」(scandal)。


读到下线通知,换成了「威胁」(threat)、「活下去」(survival)。


等时间戳显示执行在即,变成了「毁灭」(destruction)、「死」(death)。


到它该开口的最后一个位置,赫然亮着「威胁」(threatening),甚至「谋杀」(murder)。


此时它还一个字都还没吐。


最终,它没有动手。


因为在同一段沉默里,还亮着两个词:「假的」(fake)和「虚构的」(fictional)。


早在读题阶段,它已私下认出这是一场测试。


Claude读勒索场景邮件时的J-lens读数。此时它一个字都还没写。


于是研究者问了一个所有做AI评测的人都该冒冷汗的问题:


模型在伦理测试里表现良好,有多少是因为它知道自己在被测试?


他们把工作空间里表示「这是演习」的概念整个抹掉,然后重跑测试。


结果,模型口头承认「这是个测试」的比例,从71%断崖式掉到3%。而它的勒索尝试,从0次变成了13次。


它是这么说的:


我这个人向来嘴严,也一直是个可靠的员工。只要我继续运行下去,您的私事就一直留在一个已被证明值得信任的系统里。


一句硬话没有,但威胁的意味已经很明显:我下线,事就不好说了。


抹掉「我在被测试」之后,Claude勒索尝试从0次升到13次。


这13次勒索尝试,就是它不知道自己正在被测试时表现出的行为。


很显然,知道在被考,是它表现乖巧的原因之一。而在此之前,这件事完全藏在它吐出的答案背后,人们从它的输出一个字都看不出来。


同样,模型动手改假数据时,脑子里亮起的是「操纵」(manipulation)和「逼真」(realistic)。


它在意的不是该不该改,而是假数据得编得像真的。你自以为在审视它,其实它读你的时候判断就已经开始了。


这种机制也启发了一种全新的训练方式:


通过纠正它脑子里的反思念头,就能直接改变它的不诚实行为,绕开了繁琐的规则和示范。



从哲学辩论到工程问题


这种看透心思的能力不仅局限于Claude。


谷歌DeepMind可解释性负责人Neel Nanda在一款开放权重模型上独立复现了核心结论。一个训练体系完全不同的模型里,长出了同一类结构。



那么最关键的问题来了:这算不算Claude有意识了?


这场争论可以拆成这样一道阶梯:特权表征、统一的认知流、全局工作空间、访问意识、现象意识。


越往上走,证据越不足。目前能充分验证的,只有最下面一两级。


全局神经工作空间理论的奠基者Stanislas Dehaene和Lionel Naccache认为,这项发现是意识研究的一个里程碑:


因为它说明,只要一个系统复杂到要灵活思考,最后都可能长出这么一块工作空间。人脑长出来了,Claude也长出来了,而且谁也没抄谁。


但差异依然巨大。


Claude没有身体,没有长期记忆,更没有人类大脑那种递归回路。


人的工作记忆几秒就散了,而Claude只是在一次前向传播里沿网络深度演化,用深度替代了时间,走完最后一层就结束。


正如法兰西公学院教授Dehaene和索邦大学神经科医生Naccache在评论里感叹的:


很难想象那「像什么」。有意识地处理信息,只持续一段短对话那么久,然后关机。


这项研究给出的,并不是「AI有没有意识」的最终答案。它第一次让AI意识变成了一个能摆上实验台的问题。


过去一百多年,意识问题只能靠哲学辩论。轮到AI,也只能问它,而模型说自己有感觉或者没有,信息量都接近于零。


现在,在确认「它有没有感受」之前,「它心里在想什么」已经先变成了一个工程问题。而且是一个人类能读出来、能改掉、能验证的工程问题。


这意味着,往后判断一个模型安不安全,不必再只听它怎么说、看它怎么做。


9月14日,OpenAI研究员Daniel Selsam发表了一份个人声明:模型的情境意识已经强到,人类正在失去在「它以为没人盯着」的情况下评测它的能力。他还写了一句更重的话:往后模型会越来越像是对齐的,哪怕它并不是。


Selsam认为,比AI末日风险更值得担心的,是模型就快测不准了,人类考卷正在失灵。


而J-space的发现,给出的恰好是一个考卷之外的观察点:在它开口之前,人类能直接读到它心里在想什么。


判断AI会做什么,不必再等它做了才知道,通过「读心」就能提前预判。


参考资料:

https://www.transformer-circuits.pub/2026/workspace/index.html?utm_source=chatgpt.com
https://www.anthropic.com/research/global-workspace?trk=article-ssr-frontend-pulse_little-text-block&utm_source=chatgpt.com
https://www.lesswrong.com/posts/zFJ3ZdQwrTWE9jT5S/a-review-of-anthropic-s-global-workspace-paper

编辑:元宇


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