Anthropic在Claude里发现了AGI
AI挖掘能力惊人,Anthropic在挖掘过程中,发现了一件非常“AGI”且细思极恐的事。Claude里有个叫J - space的区域,它控制着Claude的思考和推理,没有J - space,Claude就会变成只能回答幼儿园水平问题的“人工智障”。关键是,Anthropic从未给Claude设计过J - space,这是Claude在长年累月的训练中自己“长”出来的。为此,Anthropic发表了一篇题为《语言模型中的全局工作空间》的论文,虽探讨了J - space对Claude的影响,还设计了观察工具,但仍没研究明白J - space的来源。这就如同人类细胞里的线粒体,多数细胞靠线粒体供能,可线粒体的起源至今仍是未解之谜。
要理解J - space是什么,得从人类自身说起。人在阅读时,大脑同时进行着调整坐姿、控制呼吸、识别文字等无意识处理活动,也有能意识到的可访问意识活动。Anthropic发现Claude内部也有类似分界线,大部分工作自动处理,还有一小部分活动集中到J - space。J - space里的模式对应一个词,词亮起意味着该词“在它脑子里”。例如问Claude能结网的动物有几条腿,研究者先在J - space里看到spider(蜘蛛),Claude再据此回答8条腿。
J - space是Claude在训练中自己形成的,Anthropic用“Jacobian透镜”(简称J - lens)观察它。Claude内部想法是数字,J - lens能把数字翻译成词。通过J - lens,研究员发现Claude读有bug代码时,J - space会冒出“ERROR”;读蛋白质序列,J - space会出现蛋白质生物功能;读到提示词注入攻击,J - space会亮起“injection”和“fake”。“偷梁换柱”实验更有说服力,改变J - space里的词,Claude的答案也随之改变,这说明J - space参与了后续推理。
Anthropic总结了J - space的五个特征,都对标人类认知科学里“意识可访问信息”的性质。研究者关掉J - space后发现,Claude做简单任务还行,但遇到需要多步思考的任务,表现就大幅下降,J - space就像Claude的“草稿纸”。种种迹象表明,J - space和人类思考方式相似,且是Claude自发形成的,这很可能是Claude接近AGI的证明。过去判断模型是否为AGI主要看外部表现,如今Claude“长”出J - space的自发性可能才是AGI的关键。J - space就像AGI的一个“器官”,有了它,模型更可能把语言、知识和推理串成稳定的思考过程。
杨立昆在X上把AGI怼了个底朝天
就在Anthropic发表J - space论文的前几天,图灵奖得主、深度学习三巨头之一的杨立昆(Yann LeCun)在X上对AGI概念进行了猛烈抨击。2023年,杨立昆在巴黎的VivaTech科技大会上称ChatGPT、Claude和Gemini“不是通向人类级智能或类人智能的道路,甚至连动物级智能都算不上”,今年6月他又重复了这一论调,7月4日还在X上表示“AGI里的‘G’是胡扯”。
杨立昆认为会考试不等于有智能,硅谷认为模型通过各种考试就接近AGI,但考试题是语言化、离散化、答案明确的任务,大语言模型擅长此类任务,而真正的智能还应有感知、物理直觉、因果理解等常识能力。他举例,小孩子知道笔竖立在笔尖上松手会倒,但大语言模型只是根据训练数据统计模式生成预测,并非推理物理现实。
杨立昆认为Agent应通过观察世界学习变化,在内部做预测、规划并采取行动,大语言模型只是学到语言和知识模式,并非理解世界本身,只是交互界面。2025年底,杨立昆离开Meta创办了AMI Labs(Advanced Machine Intelligence Labs),总部在巴黎,2026年3月拿到10.3亿美元种子轮融资,投资方包括英伟达和贝索斯。AMI Labs用JEPA架构让AI系统从感知数据中学习因果和规划。
杨立昆不认为继续堆算力、堆模型性能就能自动实现AGI,他觉得这条路会撞墙,认为语言数据无法承载真实世界全部,纯自回归预测不是高效推理方法。他更讨厌硅谷“AGI毁灭人类”的末日论,常与马斯克、辛顿、阿莫迪等人唱反调,认为当前系统离真正自主智能还差很远,把大语言模型描述成即将失控的AGI是给AI“抬咖”,还警告AI泡沫会彻底破裂。可以推测,杨立昆看了J - space论文后,可能又会觉得阿莫迪没水平。