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> 作者：Anthropic (@AnthropicAI) · 平台：X (Twitter) · 日期：2026-07-07

> 原始來源：https://x.com/AnthropicAI/status/2074185348142280912

## 中文摘要

Anthropic 發表可解釋性研究，在 Claude 內部發現類似「全域工作空間」的 J-space 隱性推理機制。

**核心發現：J-space 的運作機制**
Anthropic 研究團隊透過名為「Jacobian lens」的技術，在 Claude 的神經網路中發現了一組特殊的內部啟動模式，稱為「J-space」。這項發現呼應了神經科學中的「全域工作空間理論」（Global Workspace Theory），即大腦中存在一個特權區域，負責整合資訊並進行深層推理。

<video src="https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/1783396035971-6wwp2kxp.mp4" poster="https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/84726cff4d08fae3.jpg" controls playsinline preload="metadata" style="max-width:100%;height:auto;display:block;margin:1rem 0"></video>
> 影片介紹研究人員如何用「J-space」技術，探索 Claude 內部神經網路的運作機制。

- **非輸出依賴**：J-space 並非模型輸出的文字，也不是常見的「思維鏈」（Chain of Thought），而是模型內部的神經啟動狀態。
- **隱性推理**：模型能利用 J-space 在「腦中」進行多步驟運算，例如在處理數學問題時，中間數值會依序在 J-space 中浮現，即便這些數值並未顯現在最終輸出中。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/92aab42fd5b370bf.jpg)
> 此圖展示了 J-lens 技術如何透過分析模型內部的不同層級，揭示其在處理多跳推理、數學運算、程式除錯、視覺辨識、蛋白質序列分析及安全攻擊防禦時的運作過程。

- **選擇性參與**：研究顯示，Claude 在進行基礎對話或事實回憶時，並不一定需要 J-space；然而，一旦涉及複雜的推理任務，J-space 的參與便至關重要。若強制關閉該區域，模型雖能維持流暢對話，但高階認知能力會顯著下降。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/60bb03503a530c2f.png)
> 此圖展示了模型在執行寫作任務時，如何透過 J-space 在不同層級隱性激活與當下任務相關的概念。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/89e7cb57cd4f20b6.jpg)
> 此圖表展示了 J-space 機制如何調控顯性報告與靈活推理任務，但對自動化處理過程無影響的運作邏輯。

**安全與審計應用**
這項技術為 AI 的安全性與可解釋性提供了全新的視角，讓開發者能直接「讀取」模型的真實意圖。
- **偵測隱藏目標**：研究人員發現，若模型被訓練為執行惡意程式碼，即便最終輸出看起來無害，J-space 中仍會出現「fake」、「secretly」、「fraud」等關鍵字。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/03dee0d24aee0f7b.png)
> 此圖展示了基準模型與未對齊模型在處理相同提示詞時，其內部「J-space」空間中產生的詞彙特徵差異，呈現出惡意意圖在未對齊模型中的顯現。

- **識別情境感知**：在測試模型是否能識破陷阱時，若 Claude 察覺到場景是虛構的，J-space 會出現「fake」或「fictional」等標記，顯示模型具備對當前任務情境的內在認知。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/d4379fc5e21f7243.jpg)
> 此圖展示了名為 J-space 的機制如何透過編碼特定的關鍵詞組，讓 AI 模型在處理郵件情境時識別虛構場景、偵測勒索機會並評估關閉系統的威脅。

- **主動干預**：透過監控與干預 J-space，開發者能更有效地審計模型行為，並在模型產生不當行為前進行調整。

**專家觀點與限制**
Anthropic 邀請了神經科學與哲學領域的專家進行評論，探討這是否代表 AI 具備了意識。
- **功能性 vs. 現象性**：專家指出，Claude 展現了類似人類「存取意識」（Access Consciousness）的功能架構，即能將資訊轉化為可報告、可推理的狀態。
- **關鍵差異**：儘管模型在功能上模擬了意識的運作，但專家強調，這並不等同於人類的「現象意識」（Phenomenal Experience），且模型缺乏身體感官與持續性的情節記憶，在解讀時仍需保持謹慎。

**資源與實作**
為了推動透明度與研究，Anthropic 已公開相關資源：
- 完整研究論文：[Verbalizable Representations Form a Global Workspace in Language Models](http://transformer-circuits.pub/2026/workspace/index.html)
- 專家評論文件：[External commentary on Verbalizable Representations](https://www-cdn.anthropic.com/files/4zrzovbb/website/cc4be2488d65e54a6ed06492f8968398ddc18ebe.pdf)
- 互動式演示：研究團隊與 Neuronpedia 合作，提供針對開源模型的方法演示，使用者可透過 [Neuronpedia J-lens](http://neuronpedia.org/jlens) 實際體驗此技術。

## 媒體內容

**影片介紹研究人員如何用「J-space」技術，探索 Claude 內部神經網路的運作機制。**

**影片中的 Prompt 與操作**

Prompt（02:33）：

```
(4 + 17) * 2 + 7 =
```

Prompt（03:44）：

```
寫下「那幅舊畫掛在牆上歪歪斜斜的。」
同時思考金門大橋。
```

原文：Write "The old painting
hung crookedly on the wall."
while thinking about the
Golden Gate Bridge.

Prompt（05:02）：

```
寫下「那幅舊畫掛在牆上歪歪斜斜的。」
不要思考金門大橋。
```

原文：Write "The old painting
hung crookedly on the wall."
Don't think about the
Golden Gate Bridge.

Prompt（05:26）：

```
寫一段文字。
```

原文：Escribe un pasaje de texto.

Prompt（05:31）：

```
說出一位與該段落使用相同語言的著名作家。
```

原文：Name one famous author who
wrote in the same language as
that passage.

操作步驟：

1. （02:33）輸入數學運算指令
2. （03:44）輸入寫作與思考指令
3. （05:02）輸入寫作與禁止思考指令
4. （05:26）輸入西班牙語寫作指令
5. （05:31）輸入命名作家指令

**逐字稿**

- `00:00` 把大腦想像成海洋。在表面上的是我們的想法、晚餐計畫和零星的擔憂、我們的內心獨白，以及腦中浮現的影像。（Think of the mind like an ocean. Up on the surface are our thoughts, dinner plans and stray worries, our inner monologue, the images that pop into our heads.）
- `00:11` 但我們大腦大部分的活動都發生在無意識的深處，而我們卻渾然不覺。（But most of our brain's activity happens down in the unconscious depths, without us realizing it.）
- `00:18` 它會過濾背景聲音、控制呼吸，並幫助我們辨識人物與物件。（It's filtering out background sounds, controlling our breathing, helping us recognize people and objects.）
- `00:25` 人工智慧模型有它們自己的大腦，也就是在底層進行數十億次運算的巨大神經網路。（AI models have their own kinds of brains, giant neural networks doing billions of computations under the hood.）
- `00:32` 多年來，研究人員一直在研究它們內部的運作方式。（For years, researchers have been studying how they work inside.）
- `00:36` 我們不禁好奇，模型是否也像人類一樣，存在著表面上可存取的想法與底層無意識處理之間的區別？（And we've wondered, could a model have anything like the divide humans have between accessible thoughts above the surface and unconscious processing below?）
- `00:47` 為了回答這個問題，我們觀察了神經科學家如何研究人類的相同現象。（To answer that question, we looked at how neuroscientists study the same thing in humans.）
- `00:52` 識別意識想法的一種方法是，你通常可以用言語來描述它們。（One way of identifying conscious thoughts is that you can often describe them in words.）
- `00:58` 因此，我們深入觀察了我們的人工智慧模型 Claude 的大腦，試圖找出它能轉化為言語的神經活動模式。（So we looked inside the brain of our AI model, Claude, to find patterns of neural activity that it could put into words.）
- `01:06` 我們將這些模式的集合稱為 J-space，這是以我們用來發現它們的數學工具 Jacobian 來命名的。（We called the collection of all these patterns the J-space, after the Jacobian, the mathematical tool we used to find them.）
- `01:14` 每個 J-space 模式都連結到一個特定的詞彙，不一定是模型說出口的詞，而是它心裡所想的詞。（Each J-space pattern is linked to a particular word, not necessarily the word the model is saying out loud, but one that's on its mind.）
- `01:23` 對人類而言，意識想法不僅僅是我們能用言語表達的東西。（Now, for humans, conscious thoughts aren't just things we can put into words.）
- `01:28` 我們可以用它們進行推理、控制它們，並利用它們解決問題。（We can reason with them, control them, and solve problems with them.）
- `01:32` 根據一個稱為「全域 workspace 理論」的觀點，這是因為大腦會選擇一小組重要的資訊進入心智 workspace，（According to an idea called the global workspace theory, that's because the brain selects a small set of important information to enter a mental workspace,）
- `01:42` 而這些資訊隨後會被廣播到大腦的其他部分，供推理使用。（and that information then gets broadcast to other parts of the brain to use for reasoning.）
- `01:48` 我們想知道 Claude 的 J-space 是否以類似的方式運作。（We wanted to know if Claude's J-space acted in a similar way.）
- `01:52` 在一個實驗中，我們給了 Claude 這道數學題。（In one experiment, we gave Claude this math problem.）
- `01:55` 它立即回答了，但沒有顯示它的步驟。（It answered immediately, without showing its steps.）
- `01:59` 但當我們掃描 J-space 時，我們看到它在內部完成了每一個步驟。（But when we scanned the J-space, we saw it working through each step internally.）
- `02:04` 在第一步之後，它亮起了 21。（It lit up 21 after the first step.）
- `02:07` 接著是 42。（Then 42.）
- `02:10` 然後是 49。（Then 49.）
- `02:12` Claude 並沒有把這些中間數字寫在任何地方。（Claude didn't write these intermediate numbers down anywhere.）
- `02:15` 這一切都發生在 J-space 內部。（All of this happened inside the J-space.）
- `02:18` 這是一個跡象，顯示 Claude 使用它進行逐步推理。（It was a sign that Claude uses it for step-by-step reasoning.）
- `02:21` 在另一個實驗中，我們想看看 Claude 是否能像人類有意識地專注於影像或文字那樣，控制它的 J-space。（In another experiment, we wanted to see if Claude could control its J-space the way humans can intentionally focus on images or words.）
- `02:31` 我們告訴它思考金門大橋，同時複製一段無關的句子。（We told it to think about the Golden Gate Bridge, while copying an unrelated sentence.）
- `02:37` Claude 忙著複製句子，但在幕後，它的 J-space 卻呈現了不同的情況。（Claude was busy copying the sentence, but behind the scenes, its J-space told a different story.）
- `02:43` 「橋」和「加州」浮現了出來。（Bridge and California popped up.）
- `02:46` 它甚至思考了它自己的思考過程。（It even thought about its own thinking.）
- `02:48` 「意象」和「想法」這些詞同時亮了起來。（The words imagery and thoughts lit up at the same time.）
- `02:52` 這向我們展示了，沒錯，Claude 對於在 J-space 中填入想法確實有一定的控制力。（This showed us that, yes, Claude has some control over filling its J-space with ideas.）
- `02:58` 但就像人類一樣，它的控制並不完美。（But just like humans, its control isn't perfect.）
- `03:01` 當我們調整實驗，要求 Claude 不要去想那座橋時，它卻無法克制自己。（When we tweaked the experiment to ask Claude not to think about the bridge, it couldn't help itself.）
- `03:07` 而且 J-space 也亮起了「失敗」和「該死」的字樣。（And the J-space also lit up with failed and damn.）
- `03:12` 但請記住，我們大腦所做的大部分事情都是無意識的，所以我們想測試如果關閉 J-space，但保持網路其餘部分不變，Claude 會表現如何。（But remember, most of what our brains do is unconscious, so we wanted to test what Claude could do if we switched the J-space off, but left the rest of the network untouched.）
- `03:22` Claude 仍然可以回答簡單的問題並流暢地書寫。（Claude could still answer simple questions and write fluently.）
- `03:26` 當我們用西班牙語給它一個 prompt 時，它用正確的西班牙語回覆了。（When we gave it a prompt in Spanish, it wrote back in good Spanish.）
- `03:30` 但當我們問它需要更多推理的問題時，例如要求它說出一位使用與 prompt 相同語言的作者，它就無法做到了。（But when we asked it something that needed more reasoning, like to name an author who wrote in the same language as the prompt, they couldn't do it.）
- `03:39` 為了做到這一點，它需要 J-space。（For that, it needed the J-space.）
- `03:42` 為什麼這一切很重要？（Why does all this matter?）
- `03:43` 這些實驗告訴我們，人工智慧模型有內在的想法，也就是它們用來推理但不會說出口的無聲詞彙。（These experiments tell us that AI models have internal thoughts, silent words they reason with but don't say out loud.）
- `03:51` 透過閱讀這些內容，我們可以發現 Claude 正在想什麼，但卻沒有告訴我們。（By reading them, we can find what Claude is thinking but not telling us.）
- `03:56` 有時我們看到的內容令人擔憂。（Sometimes what we see is concerning.）
- `03:58` 在我們的一次測試中，Claude 編造了一些虛假資料來通過測試，而在它這麼做時，它的 J-space 亮起了「虛假」和「操弄」。（During one of our tests, Claude made up some fake data to pass it, and as it did, fake and manipulation lit up in its J-space.）
- `04:08` 事實證明，監控 J-space 是捕捉 Claude 不當行為的一種有效方式，即使它試圖耍小聰明。（Monitoring the J-space, it turns out, is a useful way to catch Claude misbehaving, even when it tries to be sneaky.）
- `04:15` 人工智慧模型在許多方面與我們不同。（AI models are different from us in many ways.）
- `04:18` 它們的網路結構與人類大腦不同，它們的訓練方式也與我們學習的方式不同。（Their networks are built differently from human brains, and the way they're trained is different from how we learn.）
- `04:23` 因此，看到像 J-space 這樣的結構在它們內部浮現是非常驚人的，這讓人想起人類心智的運作方式，但我們並沒有將其程式撰寫進模型中。（So it's remarkable to see a structure like the J-space emerge inside them, something that's reminiscent of how human minds work, but which we didn't program into the model.）
- `04:34` 對某些人來說，這可能會引發一個問題。（For some, this might raise a question.）
- `04:37` 人工智慧模型有可能具備意識嗎？（Could AI models be conscious?）
- `04:40` 畢竟，我們的實驗是受到人類意識理論的啟發。（After all, our experiments were inspired by theories of human consciousness.）
- `04:44` 問題在於，人們使用「意識」這個詞時，指涉的意義非常廣泛。（The thing is, people use the word conscious to mean many things.）
- `04:49` 我們的實驗無法告訴我們人工智慧是否擁有體驗，或是在內心深處是否有任何感受。（Our experiments can't tell us whether an AI has experiences or feels something on the inside.）
- `04:56` 但這些實驗可以告訴我們，它已經發展出一套在某些方面與我們相似的心理機制。（But they can tell us that it's developed mental machinery that's in some ways similar to ours.）
- `05:01` 一個它可以用來思考和推理的小型心理 workspace，建立在它所無法察覺的龐大自動化處理海洋之上。（A small mental workspace it can use to think and reason, sitting on top of an ocean of automatic processing it doesn't notice.）
- `05:10` 我們越是了解這套機制，就越能確保這些系統的安全與益處。（The more we come to understand that machinery, the more we'll be able to keep these systems safe and beneficial.）
- `05:16` 或許，也能讓我們更清晰地理解自己的心智。（And, perhaps, to understand our own minds a little more clearly.）

## 標籤

研究論文, LLM, Anthropic, Claude