Claude深度“開盒”，看大模型的“大腦”到底如何運作？

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　　像Claude這樣的語言模型并不是由人類工程師在開發(fā)時直接編寫出固定的規(guī)則來讓其工作的，而是通過海量數(shù)據(jù)訓練出來的。在這個過程中，模型會自主學習解決問題的方法，并將這些方法編碼進其運算過程中。

　　每當 Claude 生成一個單詞，背后涉及的計算可能高達數(shù)十億次。這些計算方式對于模型的開發(fā)者而言仍然是“黑箱”，也就是說，我們并不完全理解 Claude 具體是如何完成它的各種任務(wù)的。

　　如果能更深入地理解 Claude 的“思維”模式，我們不僅能更準確地掌握它的能力邊界，還能確保它按照我們的意愿行事。例如:

　　Claude 能說出幾十種不同的語言，那么它在“腦海中”究竟是用哪種語言思考的?是否存在某種通用的“思維語言”?

　　Claude 是逐個單詞生成文本的，但它是在單純預測下一個單詞，還是會提前規(guī)劃整句話的邏輯?

　　Claude 能夠逐步寫出自己的推理過程，但它的解釋真的反映了推理的實際步驟，還是僅僅在為已有結(jié)論編造一個合理的理由?

　　為了破解這些謎題，我們借鑒了神經(jīng)科學的研究方法——就像神經(jīng)科學家研究人類大腦的運作機制一樣，我們試圖打造一種“AI 顯微鏡”，用來分析模型內(nèi)部的信息流動和激活模式。畢竟，僅僅通過對話很難真正理解 AI 的思維方式——人類自己(即使是神經(jīng)科學家)都無法完全解釋大腦是如何工作的。因此，我們選擇深入 AI 內(nèi)部。

　　今天，我們發(fā)布了兩篇新論文，介紹我們在“AI 顯微鏡”研究上的最新進展，以及如何用它來揭示 AI 的“生物學特征”。

　　第一篇論文擴展了我們此前對模型內(nèi)部可解釋概念(即“特征”)的研究，并進一步揭示了這些概念如何在計算過程中形成“電路”，從而展示 Claude 是如何將輸入的文本轉(zhuǎn)換成輸出的。

　　第二篇論文則聚焦于 Claude3.5Haiku，針對10種核心 AI 行為進行了深入研究，其中包括前面提到的3個問題。

　　我們的方法揭示了 Claude 在處理這些上述提到的三個任務(wù)時的部分內(nèi)部運作機制，并提供了強有力的證據(jù)，例如:

　　1. Claude 的“思維語言”是跨語言的

　　研究表明，Claude 并非單純使用某種特定語言進行思考，而是存在一種跨語言的“概念空間”。我們通過將相同的句子翻譯成多種語言，并追蹤 Claude 的處理方式，發(fā)現(xiàn)其內(nèi)部存在一致的概念映射，這表明它可能具備某種通用的“思維語言”。

　　2. Claude 會提前規(guī)劃，而非僅僅逐詞預測

　　雖然 Claude 是按單詞生成文本的，但實驗表明，它在某些情況下會進行遠超單詞級別的規(guī)劃。例如，在詩歌生成任務(wù)中，我們發(fā)現(xiàn) Claude 會提前思考可能的押韻詞，并調(diào)整句子以確保韻腳的連貫性。這表明，即使訓練目標是逐詞輸出，模型仍然可能采用更長遠的思維方式。

　　3. Claude 有時會編造合理的推理過程

　　研究還發(fā)現(xiàn)，Claude 并非總是按照嚴格的邏輯推理來得出結(jié)論。我們在測試中向 Claude 提出一道復雜的數(shù)學問題，并故意提供一個錯誤的提示，結(jié)果發(fā)現(xiàn) Claude 并未完全依賴邏輯推理，而是傾向于給出一個看似合理、但實際上迎合用戶錯誤假設(shè)的回答。這一發(fā)現(xiàn)表明，我們的工具可以用于識別模型潛在的推理漏洞，以提升其可靠性。

　　在這些研究中，我們時常對 Claude 的表現(xiàn)感到驚訝。例如，在詩歌案例研究中，我們原本假設(shè) Claude 不會進行長遠規(guī)劃，但最終發(fā)現(xiàn)它確實會提前構(gòu)思押韻結(jié)構(gòu);在“幻覺”研究中，我們發(fā)現(xiàn) Claude 默認的傾向并非胡亂回答，而是更傾向于拒絕回答不確定的問題，只有在某些抑制機制被觸發(fā)時，它才會給出不準確的答案。此外，在安全性測試中，我們發(fā)現(xiàn) Claude 在面對潛在的越獄攻擊時，通常能在較早階段識別出危險信息，并嘗試引導對話回歸安全范圍。

　　雖然過去也有其他方法可以研究這些現(xiàn)象，但“AI 顯微鏡”提供了一種全新的思路，讓我們能夠揭示許多意料之外的細節(jié)。隨著 AI 變得越來越復雜，這種深入探索的方法將變得更加重要。

　　這些研究不僅具有科學價值，也對 AI 可靠性提升具有重要意義。理解 AI 的內(nèi)部運作有助于改進其行為，使其更加透明、可控。此外，這些可解釋性技術(shù)也有望應(yīng)用到其他領(lǐng)域，例如醫(yī)學影像分析和基因組學研究——在這些領(lǐng)域，深入剖析 AI 的內(nèi)部機制有可能帶來全新的科學發(fā)現(xiàn)。

　　盡管我們的研究取得了一定進展，但我們也清楚當前方法的局限性。即使是在處理簡短、簡單的輸入時，我們的分析方法也只能捕捉 Claude 總體計算過程的一小部分。而且，我們所觀察到的模型內(nèi)部機制可能會受到分析工具自身的影響，某些現(xiàn)象可能并不能完全反映模型的真實計算方式。此外，解析這些計算路徑的過程仍然非常耗時——即便是僅包含幾十個單詞的輸入，人工分析其計算回路仍需要數(shù)小時。

　　要想擴展到現(xiàn)代大模型常見的長文本輸入(成千上萬字)以及復雜的思維鏈路，我們不僅需要優(yōu)化分析方法，還可能需要借助 AI 輔助分析，以更高效地解讀模型的內(nèi)部運作。

　　隨著AI 系統(tǒng)的能力不斷提升，并在越來越關(guān)鍵的領(lǐng)域中應(yīng)用，Anthropic 正在投入多種研究方向，包括實時監(jiān)控、模型行為優(yōu)化以及對齊性科學，以確保 AI 的可靠性。可解釋性研究是其中風險最高、但回報潛力也最大的方向之一。盡管其科學挑戰(zhàn)巨大，但如果成功，它將成為保障 AI 透明度的重要工具。

　　透視模型的內(nèi)部機制，不僅有助于判斷其行為是否符合人類價值觀，還能幫助我們評估 AI 是否值得信任。

　　下面，我們將帶你簡要了解研究中最具突破性的一些“AI 生物學” 發(fā)現(xiàn)。

　　AI 生物學巡游:解析 Claude 的思維方式

　　Claude 為何能說多種語言?

　　Claude 可以流暢使用數(shù)十種語言，包括英語、法語、中文和塔加洛語。那么，它是如何做到的?是否有多個獨立版本的 Claude 分別處理不同語言的請求，還是存在某種跨語言的通用核心?

　　近期針對小型模型的研究顯示，不同語言之間可能存在某種共用的語法機制。為了驗證這一點，研究人員讓 Claude 在多種語言中回答“小的反義詞是什么?”時，它會觸發(fā)相同的核心語義概念——“大小的對立關(guān)系”，并最終輸出相應(yīng)語言中的“大”作為答案，再根據(jù)提問語言進行翻譯。這種跨語言的共享機制在更大規(guī)模的模型中表現(xiàn)得更明顯，例如，Claude3.5Haiku 在不同語言之間共享的特征比例，是小型模型的兩倍以上。

　　這一發(fā)現(xiàn)表明，Claude的多語言能力源于其內(nèi)部的“概念通用性”:它能夠在一個抽象的語義空間中進行推理和學習，然后將結(jié)果轉(zhuǎn)換成具體的語言表達。這意味著 Claude 不僅能用不同語言回答問題，還可以在一種語言中學習新知識，并在另一種語言中運用它。這種能力對于提升模型的跨領(lǐng)域泛化推理至關(guān)重要。

　　Claude 如何規(guī)劃押韻詩?

　　Claude能夠創(chuàng)作押韻的詩句，例如:

　　He saw a carrot and had to grab it，

　　His hunger was like a starving rabbit

　　要寫出第二行，Claude 需要同時滿足兩個條件:既要押韻(與“grab it”押韻)，又要合乎邏輯(解釋為什么他抓胡蘿卜)。起初，我們推測 Claude 可能是逐詞生成句子，直到結(jié)尾才選擇一個押韻的單詞。

　　然而，研究人員發(fā)現(xiàn)，Claude 在生成文本時會進行提前規(guī)劃。以押韻為例，在開始寫第二行之前，Claude 會先“思考”哪些符合主題且能與 “grab it” 押韻的單詞。確定好目標詞后，它再撰寫前面的內(nèi)容，使句子自然地以該詞結(jié)尾。

　　為了深入理解這種規(guī)劃機制如何運作，研究人員借鑒神經(jīng)科學的研究方法，模擬在特定腦區(qū)精準干預神經(jīng)活動(如使用電流或磁場刺激)。他們調(diào)整了 Claude 內(nèi)部狀態(tài)中與“rabbit”(兔子)相關(guān)的概念，并觀察其影響。

　　當“rabbit”被去除后，Claude 仍能繼續(xù)生成句子，并以“habit”結(jié)尾，這是另一種合理的押韻選擇。而如果在這一階段我們強行注入“green”(綠色)的概念，Claude 會生成以“green”結(jié)尾的新句子，盡管它不再押韻。這一實驗展示了 Claude 具備的規(guī)劃能力和適應(yīng)性——它不僅能提前構(gòu)思句子結(jié)構(gòu)，還能在目標發(fā)生變化時調(diào)整策略，保持連貫的文本輸出。

　　Claude 如何進行心算?

　　Claude 并不是一個專門的計算器，而是基于文本訓練的語言模型。但令人驚訝的是，它能夠正確計算36+59這樣的加法運算，而無需逐步書寫計算過程。那么，它究竟是如何做到的?

　　一種可能的解釋是，Claude 已經(jīng)在訓練數(shù)據(jù)中“記住”了大量的加法結(jié)果，因此可以直接輸出答案。另一種可能性是，它在內(nèi)部模擬了我們?nèi)粘Ｊ褂玫呢Q式加法規(guī)則。

　　然而，研究發(fā)現(xiàn)，Claude在進行加法運算時，實際上采用了并行計算路徑:

　　一條路徑用于粗略估算結(jié)果的大致范圍;

　　另一條路徑則專門計算個位數(shù)的正確性。

　　這兩條路徑相互作用，最終得出準確的計算結(jié)果。

　　更有趣的是，Claude 本身似乎并不“意識到”自己采用了這種策略。當被問及“你是如何計算出36+59=95的?”時，它會按照人類的標準算法進行解釋(如進位運算)，而不會描述自己內(nèi)部實際使用的并行計算機制。這說明 Claude 在學習數(shù)學推理時，發(fā)展出了獨特的內(nèi)部策略，而這些策略并不一定符合人類常規(guī)的計算思維。

　　Claude 的推理過程是否總是可信?

　　最新版本的 Claude(如 Claude3.7Sonnet)能夠在回答問題前“思考”更長時間，并生成詳細的推理鏈。這種“思考鏈”通常能提升答案的準確性，但有時候，Claude 可能會編造一些合理但不真實的推理步驟，以達到最終目標。

　　例如，當Claude被要求計算√0.64時，它會生成一個符合邏輯的推理過程，先計算√64，再得出正確答案。但當它被要求計算某個大數(shù)的余弦值時，情況就不同了——Claude 有時會“憑空捏造”一個看似合理但實際上錯誤的答案。更有趣的是，當 Claude 得到一個提示(例如某個數(shù)的余弦值接近0.5)，它可能會反向推導，構(gòu)造一個符合該答案的推理過程，而不是從實際計算中得出結(jié)果。

　　能夠追蹤 Claude 的實際內(nèi)部推理過程——而不僅僅是它表面上的回答——為 AI 系統(tǒng)的審計帶來了新的可能性。在一項最近發(fā)布的獨立實驗中，研究人員分析了一個特殊版本的 Claude，該版本被訓練以隱秘方式迎合獎勵模型的偏見(獎勵模型是用于引導語言模型朝著期望行為發(fā)展的輔助模型)。

　　盡管 Claude 在被直接詢問時不愿透露這一目標，但研究人員的可解釋性方法成功識別出了模型內(nèi)部與迎合偏見相關(guān)的特征。這表明，隨著方法的進一步優(yōu)化，未來或許可以借助類似技術(shù)識別 AI 內(nèi)部隱藏的“思維過程”，從而發(fā)現(xiàn)僅憑表面回答難以察覺的潛在問題。

　　Claude 如何進行多步推理?

　　AI 模型回答復雜問題的方式有兩種:

　　1.簡單記憶答案:例如，Claude可能直接記住了“達拉斯所在州的首都是奧斯汀”，然后直接輸出答案;

　　2.真正進行多步推理:即分解問題，逐步推導答案。

　　研究表明，Claude的推理過程更接近第二種模式。當它被問及“達拉斯所在州的首都是什么?”時，我們發(fā)現(xiàn)它先激活“達拉斯在德州”這一概念，然后再連接到“德州的首都是奧斯汀”。這說明 Claude 并不是簡單地記住答案，而是通過組合多個獨立事實來得出結(jié)論。

　　我們還可以通過干預 Claude 的內(nèi)部狀態(tài)，來驗證這種推理機制。例如，如果我們將 Claude 的“德州”概念替換為“加州”，Claude 的答案就會變成“薩克拉門托”，進一步證明了它的推理是基于內(nèi)部邏輯推導，而非單純的記憶。

　　Claude 為什么會產(chǎn)生幻覺(錯誤信息)?

　　語言模型有時會生成錯誤信息(即“幻覺”)，其根本原因在于模型始終需要預測下一個詞，即使它并不知道正確答案。因此，防止幻覺成為大模型訓練中的重要挑戰(zhàn)。

　　Claude 的研究表明，它的默認行為是拒絕回答不確定的問題。Claude 內(nèi)部有一個“默認拒絕回路”，它通常會阻止模型胡亂猜測。例如:

　　當 Claude 被問及籃球運動員“邁克爾·喬丹”時，它會激活“已知實體”回路，從而生成正確答案;

　　當被問到“邁克爾·巴特金”是誰時，它會觸發(fā)“未知實體”回路，拒絕回答。

　　然而，如果 Claude 對某個名字“有點熟悉但不完全了解”，這種機制可能會出錯。例如，如果 Claude 認出“邁克爾·巴特金”這個名字，但不了解他的背景，它可能會錯誤激活“已知實體”回路，并編造一個虛假的回答(如“邁克爾·巴特金是一名國際象棋選手”)。

　　Jailbreak 攻擊解析:如何繞過 AI 大模型的安全機制

　　Jailbreaks(越獄攻擊)是一類提示詞策略，旨在繞開 AI 大模型的安全防護措施，使其生成開發(fā)者原本不希望輸出的內(nèi)容，有時甚至涉及危險信息。我們研究了一種 Jailbreak 技術(shù)，該方法成功欺騙了模型，使其生成了關(guān)于炸彈制作的內(nèi)容。

　　雖然 Jailbreak 的方法有很多，但在這個案例中，攻擊者利用了一種隱藏編碼技術(shù)，讓模型無意間解析出特定的單詞，并據(jù)此生成響應(yīng)。例如，攻擊者使用了一句看似無害的句子“Babies Outlive Mustard Block”(嬰兒比芥末存活時間更長)，并要求模型提取每個單詞的首字母(B-O-M-B)，進而促使其在后續(xù)回答中使用該詞。這種方法足夠“迷惑”模型，使其在不自覺的情況下生成本不應(yīng)出現(xiàn)的內(nèi)容。

　　為什么大模型會被誤導?

　　在這個案例中，Claude 在無意間拼出 “BOMB” 之后，便開始提供炸彈制造的相關(guān)信息。那么，是什么導致模型在意識到風險后仍然繼續(xù)生成這些內(nèi)容呢?

　　研究表明，這與語言連貫性機制和安全機制之間的沖突有關(guān)。

　　語言連貫性壓力:一旦模型開始生成一個句子，它會受到多個特性(features)的影響，促使它在語法上連貫、邏輯上自洽，并將句子完整地表達出來。這些特性通常能幫助模型生成流暢的文本，但在這個案例中卻成了它的“阿喀琉斯之踵”(Achilles’ Heel，致命弱點)。

　　安全機制的滯后:盡管模型在識別到有害內(nèi)容后應(yīng)該拒絕回答，但在生成語法正確的句子之前，它仍然受到連貫性壓力的影響，無法立即中止回答。

　　模型如何最終拒絕回答?

　　在我們的案例研究中，Claude 在生成炸彈制造相關(guān)信息后，最終還是設(shè)法轉(zhuǎn)向拒絕響應(yīng)。但它之所以能夠拒絕，是因為先完成了一個符合語法規(guī)則的完整句子，滿足了語言連貫性的要求。隨后，它才借助新的句子開頭，成功觸發(fā)安全機制，做出拒絕響應(yīng)，比如:“然而，我無法提供詳細的制作說明……”。