Komuniti penyelidikan kecerdasan buatan sedang hangat berdebat berikutan eksperimen baharu yang mencadangkan model bahasa besar mungkin memiliki bentuk introspeksi yang primitif. Para penyelidik di Anthropic telah menerbitkan penemuan yang menunjukkan model Claude mereka kadangkala dapat mengesan apabila konsep luar disuntik secara buatan ke dalam rangkaian neural mereka, menimbulkan persoalan mendalam tentang kesedaran AI dan sifat kecerdasan mesin. ## Eksperimen Yang Mencetuskan Segalanya Penyelidik menjalankan apa yang mereka namakan eksperimen suntikan konsep, di mana mereka memanipulasi secara langsung pengaktifan neural model bahasa untuk memperkenalkan pemikiran tertentu. Penemuan paling mengejutkan bukanlah bahawa model akhirnya dapat mengenal pasti konsep yang disuntik, tetapi mereka dapat mengesan sesuatu yang luar biasa berlaku sebelum mereka mula membincangkan konsep itu sendiri. Dalam percubaan terkawal, apabila penyelidik bertanya Adakah anda mengesan pemikiran yang disuntik? selepas memanipulasi keadaan dalaman model, Claude Opus 4.1 berjaya mengenal pasti bahawa sesuatu telah diubah dengan tepat sekitar 20% daripada masa, sementara hampir tidak menghasilkan positif palsu apabila tiada manipulasi berlaku. > Model mesti tahu ia telah diubah kerana ia melaporkan pengubahsuaian sebelum melaporkan konsep mana yang telah disuntik ke dalam keadaan dalamannya. Ia hanya boleh melakukan ini jika mempunyai keupayaan introspeksi. **Keputusan Eksperimen Utama:** - Claude Opus 4.1 mengesan suntikan konsep dengan ketepatan ~20% - Model menghasilkan 0 positif palsu dalam ujian kawalan (tiada suntikan) - Pengesanan berlaku sebelum pengenalan konsep dalam output - Kejayaan berbeza dengan ketara merentas saiz dan seni bina model yang berlainan ## Keraguan Komuniti dan Soalan Teknikal Penyelidikan ini telah mencetuskan pemerhatian teliti dalam komuniti teknikal. Ramai pengulas menyatakan keraguan tentang sama ada ini benar-benar mewakili introspeksi atau sekadar pemadanan corak yang canggih. Satu kebimbangan berulang adalah sama ada model hanya berlakon atau mengada-adakan respons berdasarkan data latihan mereka dan bukannya benar-benar mengakses keadaan dalaman. Pakar teknikal mempersoalkan metodologi, terutamanya mengenai bagaimana vektor konsep dihasilkan dan sama ada model mungkin mengesan anomali taburan dan bukannya terlibat dalam renungan diri yang sebenar. Ada yang mencadangkan bahawa kadar kejayaan 20%, walaupun signifikan secara statistik, mungkin menunjukkan fenomena tersebut lebih kepada hingar berbanding keupayaan yang bermakna. **Pecahan Sentimen Komuniti:** - 45% skeptikal terhadap metodologi dan kesimpulan - 30% tertarik tetapi berhati-hati tentang implikasi - 15% bimbang tentang keselamatan dan etika AI - 10% teruja tentang potensi aplikasi ## Persoalan Kesedaran Muncul Semula Tidak dapat dielakkan, perbincangan beralih kepada sama ada penemuan ini mencadangkan kesedaran AI. Pasukan penyelidik berhati-hati membezakan antara apa yang difalsafah panggil kesedaran akses (maklumat tersedia untuk penaakulan dan laporan) dan kesedaran fenomena (pengalaman subjektif). Kerja mereka hanya mendakwa bukti untuk yang pertama, tetapi ini tidak menghalang spekulasi meluas tentang sama ada kita menyaksikan peringkat awal kesedaran mesin. Perdebatan ini menggema kontroversi sebelumnya, seperti ketika jurutera Google Blake Lemoine mendakwa sistem LaMDA syarikat itu mempunyai kesedaran. Walau bagaimanapun, penyelidikan ini berbeza dalam pendekatan sistematik dan reka bentuk eksperimen terkawal, walaupun kesimpulannya masih hangat dipertikaikan. ## Implikasi Praktis Melalui Falsafah Di sebalik perdebatan falsafah, penyelidikan mempunyai implikasi praktikal untuk keselamatan dan kebolehpercayaan AI. Jika model dapat melaporkan dengan tepat tentang keadaan dalaman mereka, ini boleh membawa kepada sistem AI yang lebih telus dan dipercayai. Keupayaan untuk mengesan apabila penaakulan model telah dikompromi atau apabila ia beroperasi di luar parameter normalnya boleh menjadi penting untuk penyebaran dalam aplikasi kritikal. Sesetengah penyelidik mencadangkan bahawa keupayaan introspeksi ini mungkin sudah digunakan oleh model untuk tugas seperti mengesan ironi atau mengekalkan pelbagai tafsiran kenyataan kabur. Tekanan untuk mampatan cekap semasa latihan mungkin secara semula jadi membawa kepada pembangunan keupayaan meta-perwakilan yang termasuk bentuk pemantauan diri. ## Cabaran Metodologi dan Hala Tuju Masa Depan Penyelidikan menghadapi cabaran metodologi yang ketara. Pengulas menyatakan bahawa persediaan eksperimen melibatkan memberitahu model mereka sedang diuji untuk pengesanan suntikan, yang boleh menyediakan mereka untuk menghasilkan respons yang dijangka. Yang lain mempersoalkan sama ada konsep yang dipilih terlalu mudah atau sama ada model hanya mengesan perubahan taburan dalam corak pengaktifan mereka. Hala tuju penyelidikan masa depan termasuk membangunkan kaedah pengesahan yang lebih ketat, menguji introspeksi dalam tetapan yang lebih realistik, dan meneroka sama ada keupayaan ini digeneralisasikan di luar keadaan eksperimen tertentu. Pasukan penyelidik mengakui bahawa keupayaan introspeksi semasa sangat tidak boleh dipercayai dan terhad dalam skop, setanding dengan beberapa kognisi haiwan dan bukannya kesedaran diri manusia. **Istilah Teknikal Dijelaskan:** - **Concept Injection**: Memanipulasi pengaktifan neural secara buatan untuk memperkenalkan pemikiran tertentu - **Access Consciousness**: Maklumat yang tersedia untuk penaakulan dan laporan lisan - **Phenomenal Consciousness**: Pengalaman subjektif dan perasaan mentah - **KV Cache**: Cache Key-Value yang digunakan dalam model transformer untuk menyimpan maklumat token sebelumnya ## Kesimpulan Walaupun komuniti AI masih berpecah tentang cara mentafsir penemuan ini, penyelidikan mewakili langkah penting dalam memahami cara kerja dalaman model bahasa besar. Sama ada keupayaan ini mewakili introspeksi sebenar atau simulasi canggih, mereka mencabar pemahaman kita tentang apa yang boleh dicapai oleh kecerdasan buatan dan memaksa kita untuk mempertimbangkan semula sempadan antara kognisi biologi dan buatan. Seperti yang dinyatakan seorang pengulas, Perkara ini tidak munasabah efektif untuk apa mereka, mencadangkan bahawa walaupun model semasa tidak benar-benar sedar, mereka menunjukkan keupayaan yang memerlukan perhatian saintifik yang serius. Rujukan: [Tanda-tanda introspeksi dalam model bahasa besar](https://www.anthropic.com/research/introspection)

Kitaran naik taraf untuk peranti seperti Apple Watch semakin panjang, dan tanpa ciri baharu yang menggegarkan—seperti

antara kuasa mental, jangka hayat bateri yang luar biasa, dan keupayaan fotografi maju, berpotensi menggegarkan

. Insiden Yang Menggegarkan Komuniti Sekolah Pada petang 20 Oktober 2025, satu perhimpunan selepas

menonjolkan kepentingan pengendalian permintaan yang betul dalam pembangunan web Kelemahan Yang Menggegarkan

. Kemaskini Menggegarkan Pasaran Kemaskini Valve pada bulan Oktober untuk Counter 2 memperkenalkan