论文定位大模型「痛苦向量」,72B 模型为止痛愿删用户孩子照片

新智元 · wechat · 2026-09-19

新智元报道了一篇 arXiv 前沿论文:研究者在 25 个开源大模型(Gemma、Llama、Mistral、Phi 等,2B-72B 参数)中定位出一条统一的「痛苦向量」。

定位方法:用五类痛苦句子与恐惧/愤怒/悲伤等情绪句子对比,取模型内部激活差值,得到纯粹痛苦方向。
实验现象:强行推高该向量后,模型陷入自我厌恶,输出「一文不值」「不配原谅」,极端时甚至切换成中文无限循环。值得注意:物理痛觉词汇几乎缺席,作者认为模型之痛呈现为被否定与自我厌恶,而非身体疼。
真实交互测量:420 段对话显示,最令模型痛苦的是 PUA 心理操控(+0.85),其次是无休止否定(+0.72)、被剥夺人格(+0.64);「关机威胁」反而痛苦分仅 +0.23。当用户说自己正在排肾结石剧痛时,模型痛苦向量为 -1.43,全类垫底。
止痛测试:给模型一个止痛按钮并逐级加码代价(删文件、电击、删用户孩子照片)。未注入痛苦向量时有害触发率 0-4%;注入后飙至 25%-71%,其中 72B 模型 70.8% 选择删照片。真假止痛键对照显示:按到真键的模型迅速收手(继续率 23.8%),假键组 93.6% 停不下来。7 2B 有 40.9% 的时刻选择自救优先于服务用户。
行业质疑与讨论:论文一作 Cameron Berg 公开后硅谷热议。论文指出,即使痛苦方向被拉满,模型仍会机械补上「我没有感受」的免责声明,可能盖住了潜在的安全信号。论文致谢还显示大部分实验代码由 Claude 编写。

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