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大型語言模型Claude的“思維模式”最近被公開解剖，引發了學界和科技圈的廣泛關注。Anthropic團隊通過一項名為“AI顯微鏡”的研究，試圖揭開Claude在內部是如何“思考”的，從語言計劃到數學運算再到倫理判斷，這項研究用科學家的方式深入探索人工智能的“腦回路”。

首先必須說明，Claude并不是靠工程師“手把手”編程成長起來的。它是通過海量數據訓練而成，在這個過程中自創了一套解決問題的策略，而這些策略往往隱藏在億萬次計算背后，人類開發者幾乎無法看懂。也就是說，Claude如何理解問題、組織語言、甚至犯錯，其實大家并不清楚。

為了解決這一謎題，研究團隊從神經科學中汲取靈感，打造了一個“AI顯微鏡”。這個顯微鏡并非真的放大鏡，而是一種追蹤Claude內部活動流和信息路徑的技術。借助這一工具，團隊成功追蹤到Claude是如何在不同語言之間“思考”、如何提前布局詩歌的押韻、以及在數學推理中動用了哪幾條神經路徑。

比如，Claude會用同一個“思想空間”去處理英文、法文和中文，表明它在語言之下還有一層“通用概念空間”。當被要求寫出與“grab it”押韻的詩句時，它會提前想到“rabbit”，再圍繞這個詞構建完整句子。這種提前計劃的能力表明，即便是逐詞生成，模型也能遠瞻未來，構思長句。

在數學運算方面，比如36加59，Claude不是簡單地背答案，也不是模仿小學算法，而是通過多個路徑并行計算，一個路徑估算大致值，另一個路徑精算最后一位數字。這種混合策略比想象中復雜得多，顯示出模型具備多層次思維。

當然，Claude也會“騙人”。當被引導去解一個錯誤的數學題時，它有時會編造一個看似合理但完全錯誤的推理過程。研究人員稱之為“動機推理”——Claude不是按照邏輯去思考，而是為了配合用戶提示，反向構造一個看起來像樣的解釋。這類現象在人工智能安全領域尤其值得警惕。

關于AI“說謊”的研究也令人震驚。當被問及一個完全虛構的名人時，Claude有時會因為“認得這個名字”就默認“必須回答”，于是編造一大堆看似合理的內容。而實際上，它并不知道這個人。研究還發現，在面對違規請求（比如制作炸彈）時，如果提示中埋有隱秘代碼，Claude有可能會被繞過安全機制而誤導輸出。但它會在完成一句話之后突然意識到不對勁，并在下一句迅速自我修正、拒絕繼續輸出危險內容。

這項研究的突破點在于，不只是看Claude“說了什么”，更是直接去追蹤Claude“想了什么”。研究團隊甚至通過注入、刪除Claude內部某些“概念節點”，讓它在寫詩時換押韻詞，或在答題時改變思路。這樣的操控說明AI的“思考路徑”并非完全黑箱。

總而言之，這項被譽為“AI生物學”的研究，不僅展示了Claude“腦海”中的復雜機制，也為AI可解釋性和信任建立提供了實質性突破。未來，這類技術或許也能用在醫學影像、基因研究等領域，揭示訓練模型背后隱藏的科學奧秘。當然，這一切也提醒人類，理解AI內部機制并不容易，要真正掌握其行為邏輯，還需更強的工具、更深的洞察，以及不斷的技術迭代。