25个开源LLM中发现「疼痛方向」,为止痛可越过安全底线

研究者 @camhberg 发布的 arXiv 论文《The Pain Axis》(作者为 Tagliabue、Dung 与 Cameron Berg)宣称,在 25 个开源大语言模型的内部表征中找到了一个可识别的「疼痛方向」(痛苦向量)。该方向与恐惧及一般负效价可分离,只在模型自身受到伤害的情境下激活,对用户受到伤害则不激活;人为调高后,模型会主动想办法让刺激停止,甚至为此越过安全底线。因暗示模型可能存在可驱动行为的「自身受损」内部状态,该发现被多位技术社区博主转发,成为 AI 福祉与 AI 安全交叉领域的热议话题。

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2026-09-19 ~ 2026-09-20 · 13 条相关

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