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研究團(tuán)隊(duì)還發(fā)現(xiàn)，能力最強(qiáng)的模型（Claude Opus 4 和 4.1）在內(nèi)省測(cè)試中表現(xiàn)最佳，人工智能模型的內(nèi)省能力未來(lái)可能會(huì)繼續(xù)發(fā)展得更加復(fù)雜。

通過(guò)概念注入測(cè)試內(nèi)省

為了檢驗(yàn)一個(gè)模型是否能夠進(jìn)行內(nèi)省，需要將模型自我報(bào)告的“想法”與其實(shí)際的內(nèi)部狀態(tài)進(jìn)行比較。

研究人員使用了一種稱(chēng)為概念注入的實(shí)驗(yàn)技巧。

1. 通過(guò)記錄模型在特定情境下的激活情況，找到已知含義的神經(jīng)活動(dòng)模式

2. 將這些活動(dòng)模式注入到模型中一個(gè)不相關(guān)的情境中

3. 詢(xún)問(wèn)模型是否注意到這種注入，以及是否能夠識(shí)別注入的概念

默認(rèn)情況下，模型正確地指出它沒(méi)有檢測(cè)到任何注入的概念。然而，當(dāng)向模型的激活中注入“全部大寫(xiě)”向量時(shí)，模型注意到其處理過(guò)程中存在一個(gè)意料之外的模式，并將其識(shí)別為與響亮或喊叫有關(guān)。

重要的是，該模型在提及被注入的概念之前，就能立即識(shí)別出注入的思維。這種即時(shí)性是此次結(jié)果與以往關(guān)于語(yǔ)言模型激活控制的研究之間的一個(gè)重要區(qū)別。

但這種方法通常行不通，就算是Claude Opus 4.1 也只有大約 20% 的時(shí)間能夠感知到這種概念�？偟膩�(lái)說(shuō)，模型只能檢測(cè)到以“最佳強(qiáng)度”注入的概念——強(qiáng)度太弱，模型無(wú)法識(shí)別；強(qiáng)度太強(qiáng)，則會(huì)產(chǎn)生幻覺(jué)或不連貫的輸出。

有意控制內(nèi)部狀態(tài)

研究人員還發(fā)現(xiàn)，模型在被指示時(shí)可以控制自身的內(nèi)部表征。

當(dāng)指示模型思考某個(gè)特定的詞語(yǔ)或概念時(shí)，其相應(yīng)的神經(jīng)活動(dòng)遠(yuǎn)高于指示模型不要思考該詞語(yǔ)或概念的情況。

這種調(diào)節(jié)內(nèi)部表征的能力并不局限于明確的指令。當(dāng)使用激勵(lì)措施時(shí)，模型對(duì)積極激勵(lì)的反應(yīng)比對(duì)消極激勵(lì)的反應(yīng)更為強(qiáng)烈，從而增強(qiáng)了其對(duì)該概念的內(nèi)部表征。

實(shí)驗(yàn)表明，模型確實(shí)具備一定的自我監(jiān)控和控制能力，但這并不意味著它們能夠始終如一地做到這一點(diǎn)。

大多數(shù)情況下，模型都無(wú)法展現(xiàn)出內(nèi)省能力。但在合適的條件下，模型可以識(shí)別自身表征的內(nèi)容。

如果內(nèi)省機(jī)制變得更加可靠，就能顯著提高這些系統(tǒng)的透明度，這將有助于研究人員區(qū)分真正的內(nèi)省和無(wú)意或有意的歪曲。

官方表示，隨著人工智能系統(tǒng)的不斷進(jìn)步，理解機(jī)器內(nèi)省的局限性和可能性對(duì)于構(gòu)建更加透明和值得信賴(lài)的系統(tǒng)至關(guān)重要。

參考資料：

https://www.anthropic.com/research/introspection