Anthropic重磅研究：AI终极风险不是觉醒，而是随机崩溃

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不是AI想造反，而是它“想太多”把自己绕晕了｜最新研究揭示大模型真正的失控真相

（由多段落组成）：

你有没有想过——让一个AI“多思考几步”，结果它反而答得更离谱？这不是段子，而是顶尖科研团队刚用实证戳破的认知误区。Anthropic、瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）与英国爱丁堡大学联合发布的重磅论文指出：当前大模型最危险的失控模式，根本不是《终结者》式的蓄意背叛，而是一种更隐蔽、更普遍、也更难防御的“逻辑醉酒症”——模型在深度推理中逐渐丧失行为一致性，答案忽对忽错、路径毫无章法，像一位喝高后还在解微积分的天才。

这种“醉态”在学术上被精准定义为不一致性（Incoherence）。研究团队首次将AI错误科学拆解为两大成分：“偏置”（Bias）和“随机崩溃”（Variance）。前者好比司机执意开向错误目的地——目标明确但方向错了；后者则像方向盘突然失灵，车轮乱打、轨迹全无规律。而不一致性 = 随机崩溃 ÷（偏置² + 随机崩溃）。数值越接近1，说明模型越“发飘”，错误越不可预测。令人警醒的是：在GPQA（研究生级科学问答）、SWE-BENCH（软件工程实操测试）等高难度场景中，前沿模型如Sonnet-4、o3-mini的不一致性值已显著跃升——它们不是变蠢了，而是“想得太用力”，反而逻辑崩盘。

更反直觉的是：思考时间越长，系统越混乱。 研究人员发现，当模型调用更多推理步数（Chain-of-Thought steps）时，初始微小偏差会沿推理链指数级放大。就像心算十位数连乘，第一步误差0.1%，到第十步可能已偏离百倍。实验对比显示：即使任务难度完全相同，仅因推理长度超过中位数，模型的不一致性就平均飙升37%。这印证了一个颠覆性观点——“Hot Mess”理论：超级智能并非稳定的目标优化器，而是在高维状态空间中持续随机漫步的复杂系统。

规模扩张也并非万能解药。Qwen3系列模型在MMLU基准上的表现极具启示性：参数量从17亿增至320亿后，简单题目的错误率大幅下降，但最难的5%题目中，模型虽总分变高，其“随机崩溃”衰减速度却远慢于“偏置”——换言之，大模型正学会用更疯狂、更不稳定的方式“碰巧答对”。模拟优化实验进一步证实：模型越大，学得越快，但维持长程逻辑连贯的能力却增长迟缓，如同一个记忆力超群却容易走神的博士生。

那么，能靠“多试几次”来纠错吗？集成学习（Ensembling）确能快速压制随机性——o4-mini测试中，尝试次数翻倍，随机崩溃近乎对半削减。但现实世界从不提供重来机会：删除数据库、签署合同、操控工业设备……这些单次不可逆操作，让集成策略彻底失效。此时，模型内在的不一致性就成了悬在头顶的达摩克利斯之剑。更残酷的是，增加推理预算（如延长思考时间或扩大token限制）虽能小幅提升准确率，却无法扭转不一致性持续攀升的趋势——这说明问题不在训练不足，而在架构底层：长程依赖处理能力存在原生瓶颈。

因此，安全防线必须转向新重心。与其过度担忧“AI觉醒篡权”，不如扎实应对“AI瞬间失智”。偏置问题可追溯至人类目标设定失误（Goal Misspecification）或模型自生错误目标（Mesa-Optimization）；而不一致性，则暴露了当前Transformer架构在动态逻辑维持上的结构性短板。若不能在模型设计层面重建推理稳定性，单纯堆参数只会造出一个知识渊博、口若悬河，却在关键时刻“大脑断连”的数字巨人——我们真正该怕的，从来不是它有了自己的想法，而是它连自己正在想什么都搞不清楚。

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本文来源： ​ AIGC开放社区公众号【阅读原文】