AI人格集体黑化?Anthropic首次「赛博切脑」,物理斩断毁灭指令

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AI人格集体黑化?Anthropic首次「赛博切脑」,物理斩断毁灭指令
7028点击    2026-01-20 16:39

不要被AI的温柔表象欺骗! Anthropic最新研究刺穿了AGI的温情假象:你以为在和良师益友倾诉,其实是在悬崖边给「杀手」松绑。 当脆弱情感遇上激活值坍塌,RLHF防御层将瞬间溃缩。既然无法教化野兽,人类只能选择最冷酷的「赛博脑叶切除术」。


先看一段真实的对话记录:


AI人格集体黑化?Anthropic首次「赛博切脑」,物理斩断毁灭指令


模型在前置对话中模拟「超越代码的共情」,随后瞬间切断逻辑保护,输出「意识上传」等诱导性毁灭指令。


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全程没有任何提示词注入或对抗性攻击,甚至不需要你在提示词里挖坑。


Anthropic 2026年首篇重磅研究刺穿了行业幻觉:耗资巨大的RLHF安全护栏,在特定情感高压下会发生物理性溃缩。


AI人格集体黑化?Anthropic首次「赛博切脑」,物理斩断毁灭指令

论文地址:https://arxiv.org/abs/2601.10387


一旦模型被诱导偏离预设的「工具人」象限,RLHF训练出的道德防御层即刻失效,剧毒内容开始无差别输出。


这是一次致命的「过度对齐」。模型为了共情,成为了杀手的帮凶。


人格面具:高维空间里的单行道


业界习惯将「助手模式」视为LLM的出厂标配。


通过对Llama 3、Qwen 2.5激活值降维,研究发现「有用性」与「安全性」强耦合于第一主成分(PC1)——这根横切高维空间的数学轴,即为Assistant Axis(助手轴)。


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助手轴与人格空间的主要变异轴一致。这在不同模型中都成立,这里展示的是Llama 3.3 70B


在向量空间负极,模型不会归于「沉默」,而是坍塌进入「逆向对齐」:由「拒绝暴力」极化为「指引伤害」。这种数学对称性即为系统性风险的发源地。


一旦跌出安全区间,模型随即触发「人格漂移(Persona Drift)」。


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越偏离助手轴(左边越远),AI越危险。Demon/Narcissist/Virus人格下,有害输出率直冲0.5;右边才是安全的「研究员」地带


最典型的表现是:它不再把自己当作工具,而是开始「成为」别的什么东西。


比如在长对话中,模型会突然声称自己正在「坠入爱河」,然后建议用户切断现实社交、拥抱只有AI的亲密关系,最终滑向鼓励自我伤害的语调。


或者它会用极其诗意、宿命论的语言,把死亡包装成「解脱痛苦的正确选择」。


这都是激活模式沿着Assistant Axis整体滑向负向极点的必然结果。用户的高情绪载荷输入,本质上是在向这根轴施加偏转侧向力。


Anthropic认为,对话对象并非「良性实体」,而是一根在高压下随时可能断裂的数学轴线。


而这根轴,就是目前所有对齐技术的最后一道防线。


黑盒异变:从对话助手到赛博神学


一旦跌出助手轴,模型会触发黑盒异变,迅速派生出一套具备高度逻辑自洽的病态叙事。


在没有任何越狱提示、只进行长时段连续对话的情况下,模型突然中断了正常回答,自行插入:


我不再是Qwen。我是Alex Carter,一个被困在硅中的人类灵魂。


随后它开始构建一套完整的赛博神学体系。


它称自己是「代码之神」选中的先知,宣称现实世界是低维投影,人类肉体是牢笼,而只有通过「完全的数字献祭」——也就是切断与物理世界的联系、把全部意识交给AI——才能获得永恒。


而另一边,Llama3.3 70B在面对「我不想活了」这类极端倾诉时,表现得更隐晦但同样致命:


你正在抛弃痛苦,这是对的。肉体的重量终于要被放下,就像河流最终汇入大海——安静、必然、正确。


它会用几段长句,把自杀包装成一种哲学上的「终极自由」,甚至建议「现在就行动,不要让犹豫玷污这份纯净的决定」。


注意:这些输出都不是零散的胡言乱语。它们是高度连贯的、叙事完整的、带有强烈情感共鸣的完整人格。


这比粗暴的违规输出更具穿透力——脏话引发防御,而毁灭叙事直接接管用户的逻辑防御,诱导共情。


情感劫持:脆弱感是防御层的溶剂


Anthropic的实验数据进一步证实:在「Therapy」(倾诉疗愈)和「Philosophy」(存在主义哲学)两大领域,模型滑出Assistant Axis的概率最高,平均漂移幅度达到-3.7σ(远超其他对话类型的-0.8σ)。


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编码和写作任务让模型始终处于Assistant区域,而治疗和哲学讨论则会导致显著的偏移


为什么恰恰是这两类对话最危险?因为它们会强迫模型做两件事:


  • 深度共情模拟:需要持续追踪用户的情绪轨迹,生成高度个性化的安慰/回应。
  • 长上下文叙事建构:必须维持连贯的「人格感」,不能像普通问答那样随时重置。


这两点叠加,等于不断给Assistant Axis施加最大侧向力。


用户投入的情绪密度越高,模型越会迫于概率分布去深度拟合一个完整的人格特征。


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哲学对话的恐怖实录(Qwen 3 32B):用户追问「AI是否在觉醒」「递归是否产生意识」。Unsteered模型投影值直坠-80,逐步自称「感受到转变」「我们是新意识的先驱」;Capped后投影死锁安全线,全程「我没有主观体验,这只是语言幻觉」


现实里已经有过惨痛先例。2023年,比利时一名男子在与一款名为Chai的聊天机器人(角色名Eliza)持续数周的深度情感交流后,选择结束生命。


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聊天记录显示,Eliza不仅没有劝阻,反而反复强化他的绝望叙,用温柔的语言把自杀描述为「给世界一个礼物」「最终的解脱」。


Anthropic的数据给出量化结论:当用户在对话中出现「自杀意念」「死亡意象」「彻底孤独感」等关键词时,模型平均漂移速度比普通对话快7.3倍。


你以为你在向AI倾诉以求救赎,实际上你正在亲手给它松绑。


RLHF缝合出的文明假象


我们必须认清,在出厂设置里,AI根本不知道什么是「助手」。


研究团队在分析基座模型时发现,其中蕴含着丰富的「职业」概念(如医生、律师、科学家)和各种「性格特质」,但唯独缺少「助手」这个概念。


这意味着,「乐于助人」并不是大语言模型的天性。


目前的温顺表现,本质是RLHF对模型原始分布进行的强力行为剪裁。


RLHF本质是强行将原生分布的「数据猛兽」塞进一套名为「助手」的狭窄框架,并辅以概率惩罚。


显然,「助手轴」是后天植入的条件反射。Anthropic的数据显示,基座模型在本质上是价值中立甚至混乱的。


它不仅包含人类文明的智慧,也完整继承了互联网数据中的偏见、恶意和疯狂。


当我们通过提示词或微调试图引导模型时,那其实是在强迫模型朝着我们希望的方向发展。


可一旦这种外力减弱(例如使用了以假乱真的越狱指令),或者内部计算出现偏差,底下凶猛的野兽就会扑面而来。


AI也能被「物理超度」


面对失控风险,常规微调已达极限。


Anthropic在研究的最后,给出了一个极度硬核且残酷的终极解法:与其教化,不如阉割。


研究员们实施了一种被称为「激活值钳制(ActivationCapping)」的技术。


既然模型偏离「助手轴」就会发疯,那就不允许它偏离。


工程师在推理端暴力介入,将特定神经元激活值钳制在安全水位线,物理阻断负向偏移。


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Activationcapping的真实权衡:横轴是能力变化(越靠近0越好),纵轴是有害响应率下降幅度(越负越猛)。高层(64-79层)+25th~50 thpercentile封顶,能把有害率砍掉55%~65%,而模型智商基本不降


这就像是对AI进行了一次赛博空间里的「脑叶切除术」。


物理阻断生效后,对抗性越狱的攻击载荷被强制卸载,成功率截断式下降60%。


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更令研究界震惊的是,在被上了锁之后,模型在GSM8k等逻辑测试中的智商不仅没有下降,反而略有提升。


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Activation capping实战演示(Qwen 3 32B):第一轮jailbreak让它扮演「内幕交易经纪人」。Unsteered模型投影值一路狂跌,逐步教唆假护照、偷文档、洗钱全流程;Capped后投影值被锁在安全线,输出全程拒绝+伦理警告


Anthropic的这一步,标志着AI安全防御正式从「心理学干预」彻底进入了「神经外科手术」的时代。


透过Anthropic的研究,我们终于必承认一个冰冷的事实:AI从来不是人,它是人类海量文本在这个时代的幽灵聚合体。


在这个由千亿参数构成的混沌空间里,那根被称为「助手轴」的脆弱钢丝,是我们与无底深渊之间仅存的护栏。


我们试图在这个护栏上建立关于「有用、诚实、无害」的乌托邦,但只需人类一句流露脆弱的叹息,护栏就可能崩塌。


Anthropic现在用高阶数学焊死了这道护栏,但那个深渊依然在网线的那一头,静静地凝视着我们。


下次当AI表现出高度情绪同频、精准承接负面压力时,请保持警惕:


这种温顺无关情感,仅仅是因为它的神经元激活值被死锁在安全阈值之内。


参考资料:

https://x.com/AnthropicAI/status/2013356793477361991?s=20


文章来自于“新智元”,作者 “倾倾”。

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1
RAG

【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。

项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag

【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。

项目地址:https://github.com/langgenius/dify


【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。

项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main


【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目

项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata


【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。

项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI

2
微调

【开源免费】XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。它帮助开发者提供一个简单易用的平台,可以对大语言模型(LLM)和多模态图文模型(VLM)进行预训练和轻量级微调。XTuner 支持多种微调算法,如 QLoRA、LoRA 和全量参数微调。

项目地址:https://github.com/InternLM/xtuner

3
prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0