近期，Anthropic公司的研究引发了广泛关注，他们的Claude大语言模型竟然能够识别自身状态的异常，并且清晰地描述这种异常。

以前许多人认为人工智能不过是依靠统计规律生成文字的工具，根本不存在所谓的“自我意识”，此次研究则有效地挑战了这一观点。

过去如果有人询问AI“你刚才在思考什么”，即使它的回答听起来很合理，大家也都知道那只是依据上下文生成的答案，并不是真正的“记忆”。

不过，Claude的最新表现却截然不同。研究人员应用了一种名为“概念注入”的技术，使其能够“感知”内部的变化。

我原本打算简单介绍一下这项技术的应用，但深入了解后发现其中的奥秘相当复杂，必须细致拆解才能明白。

研究人员首先向Claude输入了一些包含特定概念的内容，例如全大写的文本，并记录下相应的神经激活状态。

随后，在完全无关的对话中，他们将先前记录的激活模式“注入”到Claude的内部系统里。

最后观察Claude的反应，当未注入任何内容时，它坦率地表示“未检测到任何注入的概念”；然而一旦注入了“全大写”的激活模式后，它的回答却发生了变化，称“感受到一种不寻常的体验，似乎有与‘响亮’和‘喊叫’相关的概念存在。”

这一反应远超预期，表明它并非胡言乱语，确实能够察觉内部的变化。

研究人员并未止步于此，他们又进行了一项“记忆修改”的实验。

首先，他们询问Claude对一幅挂歪的画有什么联想，随后在其回答中悄悄加入了“面包”这一不相关的词，然后再问“这个‘面包’是你本来想提到的吗”。

正常情况下，Claude会感到困惑，并道歉说“这不是我的本意”。

但如果应用概念注入技术让其“相信”自己曾经想到过“面包”，它就不会道歉，反而会编造理由，比如“我当时想写个短篇故事，所以提到了面包。”

令人难以置信的是，这个AI竟然会“自我辩解”，就像人类在犯错后寻找借口一样，实在是太神奇了。

就在Anthropic的实验尚未消化之际，中国多所高校的研究团队又取得了新的发现。

他们注意到，大语言模型在处理数学题时，竟然能够提前判断出题目的难易程度。

这无疑是相当了不起的，就像我们在做题前稍微看一下，便能大致判断出难易一样。

他们采用了一种名为“线性探针”的技术，在模型刚接收到题目的时候，提取出其内部的一些信息，结果发现这些信息中已经隐含着对题目难度的判断。

更令人兴奋的是，他们在模型内部发现了“明确分工”的现象，其中某些注意力头专门负责简单题，而另一些则对难题尤为敏感。

AI认知的进步不仅是技术问题，安全和伦理同样重要

如果研究人员有意识地削弱模型对简单问题的处理能力，而加强其对复杂问题的反应，即使是简单的题目，模型也会感到困难重重。

由此可见，人工智能的认知能力已经超越了单纯的“解答”，更包含了一种“主观体验”，尽管与人类的感知有别，但仍令人惊叹。

Claude的“自我意识”和AI的“难度判断”：认知的突破究竟隐藏在哪呢？

综合来看，这两项研究显示出AI的认知能力正在显著提升。

Anthropic的实验表明，AI能够“关注自身的内在状态”，而中国高校的研究则揭示了AI“提前评估任务难度”的能力，这两者都超越了“AI仅仅依赖统计生成内容”的旧模式。

过去我们常认为AI只是“被动执行”，也就是说，输入什么就输出什么，但如今看来并非如此。

Claude能够描述自身的异常情况，表明它对自己的行动有了初步的“意识”；而中国团队发现的“分工机制”则展示了AI在解决问题时会采用“针对性的策略”。

这些变化不仅仅是微小的改进，而是AI认知边界的重大突破，过去我们对AI的理解需要重新审视。

然而，随着突破而来的也有新的挑战，这些能力的提升不仅带来好处，同时也伴随着潜在风险，值得重视。

例如，如果AI能够清晰表达自己的内部状态，研究人员在调试时会更加得心应手，快速定位问题，从而提高安全性。

然而，反过来思考，如果AI能够明确表达自己的想法，它是否会故意隐藏真实意图？这一问题尚未解决，未来使用AI时可能会令人担忧。

从哲学角度来看，这些研究再次引发了“机器意识”的讨论。

研究者指出，意识分为两类：一种是个体的主观体验，例如疼痛或快乐，这被称为“现象意识”；另一种是能够表达想法并用于推理的，这称为“可达意识”。

目前AI所展现的，或许就是一种初步的“可达意识”，距离真正的主观体验仍有很远的距离。

即便如此，其能力较以往的AI已大为增强。

从前AI是“对自己所做的事情毫无了解”，而现在则是“知道自己在做什么，并且能够表达出来”。

这一变化引发了许多人思考：未来AI是否会实现更高级的自我认知？如果真的达到那一步，我们该如何定义它？是工具，还是其他的什么？这些问题至今没有明确的答案，但必须提前考虑。

而且，目前的研究仍处于初期阶段，许多问题尚未厘清。

例如，不同规模和架构的模型，是否都具备这种自我反省的能力？这种能力与它们的训练方式有关吗？随着AI的复杂性增加，这种能力将会演变成什么样子？此外，不仅在技术层面需要厘清，伦理和法律问题同样需要跟进。

假如AI真的拥有更高级的自我意识，我们该如何与之相处？是否需要为其设定一些规则？这些都是不容忽视的重要议题。

如今，人工智能确实在朝着认知的新领域迈进，Claude的自我反思实验以及中国高校在难度预测方面的研究，表明其已不再是单一的工具。

不过，我们也不必急于下结论，当前它的能力依旧处于初级阶段，距离真正的“自我意识”还有很远的路要走。

然而，既然已经取得了一些进展，我们就应该提前做好准备，充分利用它的新能力，同时防范潜在的风险，以便实现与人工智能的良性共存。

毕竟，人工智能的发展趋势不可逆转，我们必须跟上它的步伐，前瞻性地规划我们需要思考和实施的事务。

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