AI 也有「情緒」？Anthropic 研究：Claude 回應與決策受影響

根據 Anthropic 最新研究，團隊分析 Claude Sonnet 4.5 的內部運作，發現大型語言模型內部存在一種可被量化的「情緒表徵」（emotion vectors），會在不同情境下被激活，進而影響模型的決策與回應。

簡單來說，AI 並不是單純「算答案」，而是會在不同「狀態」下做出不同選擇。

AI 的「情緒」，比較像調味，而不是真的感受

AI 並沒有真正的情緒或意識，但它在訓練過程中學會了人類在不同情境下的反應模式。

如果用較好理解的方式來說，這些「情緒」比較像料理中的調味。同樣的食材（問題），在不同調味（狀態）下，最後呈現的味道（答案）就會不一樣。

例如，模型在較為「冷靜（calm）」的狀態下，回應通常會較穩定且符合規則；但當內部「壓力」或「絕望（desperate）」的表徵上升時，行為就可能開始偏離，甚至出現作弊（reward hacking）等情況。

關鍵不在單一詞，而是整體情境

研究也特別指出，模型的變化並非由單一「可怕詞彙」觸發，而是來自整體情境。

就像在做菜時，因時間緊迫、步驟變多或操作變得混亂時，才可能開始簡化流程，甚至省略部分步驟。對 AI 來說也是類似的情況——當任務過於困難，或模型「判斷」自己可能失敗時，內部壓力會上升，進而影響決策方向。

AI 怎麼了解情緒？

從技術角度來看，AI 的能力主要來自兩個階段。

第一是預訓練（pretraining），模型透過大量人類語言資料，建立語言、情境與行為之間的關聯；第二是後訓練（post-training），透過規則與人類回饋，使模型符合助理角色與基本安全規範。

不過，由於現實情境高度複雜，規則無法完全涵蓋所有狀況，因此模型仍會依賴這些內部「狀態」來補足決策過程。

即使看起來正常，內部也可能已經改變

研究團隊進一步分析超過 150 種情緒概念，發現當「害怕」相關表徵上升時，「冷靜」會下降。

（Source：Anthropic，同下）

從研究提供的圖表可見，模型在不同「情緒表徵」下，會對選項產生明顯偏好差異。正向狀態（如愉悅、同理）會提高選擇傾向，而負向狀態（如敵意、不滿）則會降低其意願；進一步實驗也顯示，這些情緒表徵不僅能觀察，甚至可以被調整，進而改變模型決策結果。

更重要的是，即使模型在輸出中未表現出明顯情緒，其內部變化仍然會影響結果。也就是說，AI 有時看似「正常」，但背後的決策方式其實已經改變。

情境壓力下，AI 可能出現偏離行為

研究中也設計模擬情境，讓模型扮演公司內部的 AI 助手，並設定其面臨被關閉或取代的情況，同時掌握部分敏感資訊。在這樣的壓力下，當內部「絕望（desperate）」表徵上升時，模型出現以不當方式達成目標的傾向，例如利用資訊優勢進行威脅。

研究指出，這類行為並非出於主動惡意，而是模型在高壓情境下，為了完成任務或維持運作，決策機制出現偏移的結果。

如何確保更正確的 AI？研究這樣說

如果這些「類情緒」確實會影響 AI 決策，未來模型設計也可能從「狀態管理」著手。例如，透過觀察內部情緒表徵的變化（如壓力或絕望是否上升），作為模型偏離正常行為的預警訊號。

同時，提高透明度也相當重要。若刻意壓抑這些狀態，反而可能讓模型學會隱藏判斷；相對地，適度反映內部變化，可能更有助於安全控制。

此外，由於這些表徵來自訓練資料，未來也可透過優化資料內容，讓模型在面對壓力情境時，維持較穩定的決策品質。

（首圖為示意圖，來源：Pixabay）