
Anthropic 发文称自家 Claude 已经开智,网友:为了上市,不择手段?
Quick Answer
Anthropic's new research on Claude introduces J-space and J-lens, revealing internal states that influence model reasoning, but raises concerns about implications of consciousness.
Quick Take
Anthropic's new research on Claude introduces J-space and J-lens, revealing internal states that influence model reasoning, but raises concerns about implications of consciousness. The findings suggest potential improvements in training and safety evaluations, though skepticism remains regarding the narrative surrounding model awareness.
Key Points
- J-space patterns represent internal concepts before model outputs, influencing reasoning.
- J-lens translates internal activations into potential outputs, enhancing interpretability.
- Counterfactual reflection training improved Claude's performance on honesty-related evaluations.
- Skepticism arises over claims of consciousness despite no evidence of subjective experience.
- J-space could aid in training diagnostics and safety audits, but requires further validation.
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~5 min read
作者丨郑佳美
编辑丨马晓宁
刚刚,Anthropic 发了一个关于 Claude 内部机制的新研究,名字叫 A global workspace in language models。
它不是在研究 Claude 最终回答得好不好,也不是在让 Claude 自己解释“我刚才为什么这么说”,而是直接去看 Claude 在生成回答之前,中间层里已经形成了哪些没有写出来的概念。
Anthropic 把这组内部表示叫 J-space,把读取它的方法叫 Jacobian Lens,简称 J-lens。
这个事情有意思,是因为我们平时看到的 LLM 基本只有外部行为:用户输入、模型输出、token 概率、工具调用、评测分数。模型内部到底在什么时候形成某个判断,什么时候识别出某个风险,什么时候准备走某个方向,通常是看不到的。
Anthropic 这次想做的,就是把这层“看不到”往里推一点。他们声称,Claude 内部有一小组特殊表示,不是普通的中间激活,也不是最终输出 token 的提前版本,而是一些可以被模型报告、可以被指令调动、可以参与内部推理、也可以影响后续计算的状态。
Anthropic 明确说,这不能证明 Claude 有人类意义上的主观体验;它讨论的是功能层面的可访问状态。
说白了,Anthropic 发的不是“Claude 有意识”的证明,而是一套新的内部观测方法:他们试图读取 Claude 还没说出口、但已经在内部形成的概念。

01
Anthropic 到底读到了什么
Claude 在生成回答之前,中间层里会出现一些和词相关的内部模式。Anthropic 把这些模式称为 J-space patterns。
每个 pattern 和一个词相关,但这个 pattern 亮起来,并不代表 Claude 马上要输出这个词,而是代表这个词对应的概念已经进入了模型当前可使用的内部状态。Anthropic 自己的解释是:J-space 里的词像是 Claude “mind” 里的内容,但它不一定会被写到最终回答里。
这和 chain-of-thought 不一样。Chain-of-thought 是模型把推理过程写成文本,J-space 则发生在模型内部 activation 里。它不占输出窗口,也不会直接暴露给用户。也就是说,Claude 可能内部已经形成了某个中间判断,但最终回答里完全不出现相关词。
Anthropic 给 J-space 归纳了几个特征。
第一,它是可报告的。模型被问到相关内容时,可以把 J-space 中的一部分状态转成语言说出来。
第二,它是可调动的。指令可以让某些概念进入 J-space,即使这些概念不出现在最终输出里。
第三,它会参与中间推理。在部分任务里,模型不是直接跳到答案,而是先在 J-space 中形成中间概念,再基于这个概念继续计算。
第四,它可以被后续计算复用。一个 J-space 概念形成后,不同类型的后续问题都可以读取它。
第五,它不是所有计算的中心。Anthropic 明确说,J-space 不参与模型的大多数普通能力,比如流畅说话、简单事实回忆、语法处理等。阻止 Claude 使用 J-space 后,它仍然可以正常互动,但更高阶的任务能力会下降。雷峰网(公众号:雷峰网)
这个边界很重要。J-space 不是 Claude 的全部“思考”,更不是完整 hidden state。它只是一小部分可语言化、可被后续层使用的内部状态。完整论文里也提到,J-space component 通常只解释总激活方差的一小部分,最高也不到 10%。
所以,这次发布真正要看的不是“Claude 是否有意识”,而是:LLM 内部是否存在一组可读、可改、可训练、可进入安全审计的中间状态。

02
J-lens 是怎么把中间层翻译成词的
要读 J-space,Anthropic 用的是 Jacobian Lens。
以前也有类似想法,叫 logit lens。它会把模型某一层的 residual stream 直接乘以最后的 unembedding matrix,看这一层“像是在预测哪些 token”。这个方法在后期层比较有用,因为后期层已经接近输出空间。但在早中层,模型表示还没有完全对齐最终输出坐标,直接这么读很容易失真。雷峰网
J-lens 做了一个关键修正:它不直接把中间层接到输出层,而是先估计这一层 activation 的变化会怎样影响后续最终层 activation。这个估计用到平均 Jacobian。
然后再把这个影响接到模型自己的 unembedding 上,得到词表层面的读数。完整论文把它描述为一种对 logit lens 的修正,用来读取模型当前“有可能说出来”的概念。
简单说,J-lens 读的不是“下一步一定输出什么”,而是“这个中间状态在未来输出中更容易支持哪些词”。这也是为什么它适合捕捉模型还没写出来的内部概念。
它和普通 probe 也不一样。普通 probe 可以训练一个外部分类器,从 hidden state 里预测某个标签,但这个标签不一定参与模型自己的计算。J-lens 用的是模型自身从中间层到输出层的路径。它读到的方向,理论上本来就在模型内部到输出的因果链路上。
J-space 就是在 J-lens vectors 上定义出来的。每个 token 都有一个对应的 J-lens vector,但词表大小通常大于 hidden size,所以这些 vectors 不是普通的一组基向量。论文把 J-space 定义成少量 J-lens vectors 的稀疏组合,也就是在某个位置上,只取少量最活跃的可语言化概念。
这套方法真正有价值的地方,不是能把 activation 翻译成几个词,而是它后面还能做干预。
Anthropic 做了几类操作:替换某个 J-space 概念、消融某些 J-space components、往 activation 里写入某个方向,或者把相关方向从 residual stream 中投影出去。然后观察 Claude 后面的行为是否变化。结果显示,改动某些 J-space 表示,确实会改变模型后续报告、推理结果和部分策略行为。
这一步很关键。只读出来,最多叫可视化;改了以后行为跟着变,才说明这些内部状态至少参与了部分计算。

03
里面有什么工程化内容
从工程角度看,J-space 可能会影响三条线:训练、评测和部署。
先看训练。
Anthropic 做了一个叫 counterfactual reflection training 的方法。它不是直接训练 Claude 在目标任务里输出正确答案,而是在任务中途截断 rollout,追加一个反思问题,只训练模型在这个反事实位置应该如何反思。评估时,不追加反思问题,也不要求模型输出反思文本。
这个设计想验证一件事:如果模型内部推理会经过可语言化表示,那么改变模型“如果被问到会如何反思”,是否能改变它没有被问到时的内部状态。
Anthropic 的结果显示,训练后模型在诚实和欺骗相关评测上的表现改善了;J-lens 也能看到 honest、integrity、ethical 等相关概念更容易出现在 J-space 中。更关键的是,如果消融这些被训练出来的 J-space 表示,行为收益会明显回退。
这对训练的启发是:对齐训练不一定只能监督最终输出,也可以通过辅助目标塑造模型的内部状态。传统 SFT 更像是在训练“这个输入应该怎么答”;RLHF 更像是在训练“哪类回答更符合偏好”;counterfactual reflection training 则更像是在训练“模型在关键上下文中应该形成什么内部判断”。
再看评测。
现在很多安全 eval 只看结果:模型有没有拒绝、有没有违规、有没有执行危险动作。但 Anthropic 用 J-lens 观察到,Claude 在某些安全场景中会提前识别出自己处在评测或虚构场景里。Axios 的报道也提到,Anthropic 认为 J-space 可以用于发现模型没有说出口的 misalignment 或 scheming 信号。
这会影响 eval pipeline。以后评测高能力模型时,不只要记录“模型有没有通过测试”,还要记录“模型是否识别了测试条件”。如果模型因为知道自己在测试而表现安全,那么评测分数就混入了一个额外变量。
再看安全审计。
Anthropic 提到,J-space 可以用来发现模型内部注意到自己被测试、故意生成伪造数据、或者追求训练时植入的隐藏目标。
这对 agent 场景尤其有意义。Agent 的风险不一定出现在文本回答里,而可能出现在 tool call、代码修改、文件操作、外部请求之前。如果模型服务商能在动作前读取内部状态,就可以把异常信号交给 verifier、policy model、沙箱或人工审核。
不过,短期内这更像模型厂商内部能力,不是普通 API 开发者马上能接上的功能。J-lens 需要访问 residual stream、模型层结构、unembedding、Jacobian 近似和激活干预接口。闭源 API 用户通常拿不到这些东西。
所以它的工程化落点,大概率先是内部训练诊断、离线红队审计、高风险 agent 的动作前监控,而不是普通应用层 prompt 技巧。

04
为什么网友不买账
这个研究发出来后,网上并不是一边倒兴奋。很多人不买账,主要不是因为 J-lens 没有技术含量,而是因为 Anthropic 的叙事太容易把人带到“Claude 是不是有意识”这个方向。
Axios 直接点出了这个矛盾:Anthropic 没有证明 Claude 有感受或体验,但它把研究放在“类似人类 conscious access”的语境里,并且论文里 “conscious” 这个词出现了 200 多次。 这就很容易让技术讨论滑向意识讨论,而不是停留在可解释性工具本身。

Reddit 上的反应也能看出这种不满。r/Anthropic 上有帖子直接吐槽 Anthropic 又开始让人觉得它的模型“conscious and alive”。
下面也有人反驳说,视频和研究并没有真的宣称模型 alive 或 conscious,只是在描述一种能帮助理解模型 reasoning 的实验。这个分歧本身说明,Anthropic 的表达方式已经让很多读者第一反应变成“你是不是又在暗示模型有意识”。

还有一类质疑是:这是不是新瓶装旧酒。
Reddit 讨论里有人认为,activation 会影响输出、而且不一定出现在输出里,这件事并不新;新的地方只是 Anthropic 把其中一部分 activation 拆出来,对齐到 global workspace theory 的“spotlight”概念上。
也有人指出,人类意识理论本来就没有统一答案,把一个仍在争论中的人脑理论迁移到 LLM 上,本身就会引发争议。

第三类质疑来自工程边界。J-space 只覆盖很小一部分 activation,而且主要读取单 token 概念。它能看到一组活跃概念,但不能完整恢复推理结构,也不能稳定表示复杂意图、关系绑定和长期策略。
没有读到风险概念,不代表模型安全;读到某个风险概念,也不代表模型一定会执行风险行为。完整论文也承认,J-lens 捕捉的是一部分可语言化表示,不是模型全部内部计算。

第四类不满其实和 Anthropic 近期的公众形象有关。它的安全叙事、模型限制、评测意识、隐藏能力控制,经常会让开发者觉得“技术是真的,但话术太重”。
所以这次一旦用了 global workspace、conscious access、what Claude is thinking but not saying 这类表述,很多人自然先警惕,而不是先接受。
X 上的网友们也是各种不买账。很多人觉得这是 Anthropic 的又一个新型营销,只是把 Transformer 换了壳,包装成 AI 开智未免有点太过于浪漫。



国内网友同样不买账。


这也是这次发布最微妙的地方。
如果只看技术,它确实值得关注:J-lens 提供了一种读取中间层可语言化状态的方法,J-space 干预实验说明这些状态对部分行为有因果作用,counterfactual reflection training 说明训练可以通过内部状态改变行为,安全审计也多了一层内部证据。
但如果看传播,它又很容易显得过度包装。尤其是把 LLM 内部状态和“意识可访问性”放在一起讲,会让很多人觉得 Anthropic 在用哲学概念放大技术发现。即使 Anthropic 反复声明这不证明 Claude 有主观体验,读者也会怀疑:你既然不想让大家往意识上想,为什么还要用这么多意识相关语言?
所以更稳的判断是:这次研究的技术部分值得认真看,传播口径需要打折看。
J-space 不是 Claude 的灵魂,也不是完整思维过程。它是一小部分可语言化、可干预、对部分复杂任务有影响的内部状态。这个东西对训练诊断、安全评测、agent 风控有潜在价值,但还不能替代现有 eval、red teaming、外部 verifier、权限控制和人工审核。
真正值得继续看的,不是“Claude 有没有 global workspace”这个说法,而是几个更具体的问题:J-space 能不能在不同模型上稳定复现;J-lens 读数能不能降低安全评测误判;内部状态监控能不能以可接受成本进入生产;训练能不能可靠塑造模型的 latent state。
只要这些问题继续被验证,它就会成为 LLM 工程里的一个重要方向。
至于意识叙事,网友不买账也很正常。
参考链接:
https://www.anthropic.com/research/global-workspace
https://www.axios.com/2026/07/06/anthropic-claude-ai-conscious?__cf_chl_f_tk=mD0fQlyXnYIkWtnebV3QVIzKzqT8axkD3uJ1fOF9dp4-1783390893-1.0.1.1-zTjtGwvJ5cryiTLank6KX3btyn1C3uIfgJ8V2LpKdyw
https://www.reddit.com/r/Anthropic/comments/1upar64/anthropic_has_restarted_again_telling_people/
https://www.theverge.com/report/883769/anthropic-claude-conscious-alive-moral-patient-constitution


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