楊立昆剛罵完AGI，Anthropic就找到了AGI的證據

AI到底還是太能往深里挖了，因為Anthropic挖著挖著，發現了一個非常“AGI”，但是細思極恐的事情。

說在Claude里，有一個叫J-space的區域。它會控制Claude思考和推理，一旦沒有J-space，Claude會立馬變成“人工智障”，只能回答幼兒園水平的問題。

這不是重點，重點是，Anthropic從沒有給Claude設計過J-space，一切的一切，都是Claude它自己在長年累月的訓練中“長”出來的。

為此，Anthropic發表了一篇論文，標題叫《語言模型中的全局工作空間》。

在這篇論文中，Anthropic雖然探討了J-space對Claude的影響，并且還專門設計了一個工具，用于觀察J-space。可文章寫到最后Anthropic也沒研究明白，J-space到底是怎么來的。

這就好比咱們人類細胞里的線粒體，絕大多數細胞都靠線粒體供能。

根據研究發現，線粒體一開始并不存在于細胞質中。主流理論認為，線粒體原本可能是一種獨立細菌，后來被更大的細胞吞進去，雙方形成共生關系，最后成為了如今細胞里的一部分。

可線粒體到底來自哪里，依舊無人知曉。

還沒完，就在Anthropic發表這篇文章的前幾天，楊立昆才剛剛懟了一把現在的AGI，并在X上寫到“AGI里的“G”是胡扯。”

01

Anthropic在Claude里發現了AGI

要理解J-space是什么，得先從咱們人類自己開始說起。

此刻正在讀這句話的你，大腦其實同時在做好幾件事，包括調整坐姿、控制呼吸、把屏幕上的線條認成文字。

但是這些事你根本感覺不到，它們在后臺自動運行。這個過程叫做“無意識處理”。

但大腦里還有另一類活動，是你能意識到的。

就拿我親身經歷的例子來說明，周一開會的時候，同事提了一嘴“機架”，因為臨近午飯時間，我把機架理解成“雞架”，然后瞬間就感覺到肚子餓了。這個過程叫做“可訪問意識”。

Anthropic發現，Claude的內部也出現了類似的分界線。

大部分Claude做的事，比如流暢說話、查簡單事實、用對語法，它都是自動處理，像你的呼吸一樣在后臺跑。

但Claude內部還有一小部分活動很特別。它們不像普通后臺計算那樣分散，而是會集中到一個可以被讀出來的“概念空間”里。Anthropic把這個空間叫作J-space。

J-space里的每一個模式都對應一個詞，但這個詞亮起來的時候，并不意味著Claude正在“說”這個詞，而是這個詞“在它腦子里”。

可能這句話有點難理解，我給你舉個例子你就懂了。比如你問Claude，能結網的動物有幾條腿？它會回答你8條腿。

但研究者在它的J-space里先看到的是spider（蜘蛛）這個詞，然后Claude再根據蜘蛛有8條腿，回答你說8條腿。

還有一個非常關鍵的細節，J-space并不是Anthropic設計出來的，它是Claude在訓練過程中自己長出來的。

Anthropic用來觀察J-space的工具叫“Jacobian透鏡”，簡稱J-lens。

Claude內部的想法不是文字，而是一大堆數字。J-lens的作用，就是把這些數字翻譯成人能看懂的詞。

通過這個J-lens，Anthropic的研究員發現，Claude在讀一段有bug的代碼時，即使沒人告訴它哪里錯了，J-space里也會冒出“ERROR”這個詞；它讀一串蛋白質的原始字母序列，J-space里出現蛋白質的生物功能；它讀到搜索結果里藏著提示詞注入攻擊，J-space里會亮起“injection”和“fake”。

但最有說服力的實驗，是“偷梁換柱”。

回到剛才蜘蛛的那道題，研究者沒有改題目，而是把J-space里的“spider”換成了“ant”（螞蟻），Claude的答案立刻變成了“6”。

另一個實驗里，“France”在J-space里亮起來后，Claude能回答法國的首都、貨幣、所在大洲。研究者把“France”換成“China”，所有答案也都跟著變了。

這說明J-space不只是記錄結果，它參與了后續推理。

Anthropic總結了J-space的五個特征，每一個都對標人類認知科學里“意識可訪問信息”的性質：

1.Claude能報告J-space里的內容（你問它在想什么，它會說出J-space里的詞）

2.它能在要求下主動調動J-space（讓它默默心算，J-space里就會出現算術過程和中間結果）

3.它用J-space做內部推理

4.J-space里的一個概念能靈活地服務于多種任務

5.J-space是有選擇性的，大部分Claude做的事根本不經過它。

為了研究J-space對Claude的影響，研究者把J-space暫時關掉，發現Claude還能回答簡單問題，比如認情緒、答常識、判斷語法。

但一遇到需要多步思考的任務，比如推理、類比、翻譯、寫詩，表現就大幅下降。也就是說，J-space很像Claude的“草稿紙”，不用草稿紙的小事還能做，可需要草稿紙的復雜題就回答不出來了。

種種跡象都在說明，J-space和人類的思考方式有相似之處，但前面也說了，這并不是Anthropic有意為之，甚至都沒有做過類似的設計，一切都是Claude自發形成的。

那說到這里，就不得不提一嘴AGI了，因為J-space非常像是Claude接近AGI的一種證明。

過去我們判斷模型是不是AGI，主要看外部表現，比如能不能做數學題，能不能寫代碼，能不能通過考試。但是現如今，Claude“長”出J-space的這種自發性，很可能才是AGI。

模型強，不只是因為它輸出更像人，而是因為它內部可能已經形成了某種可復用的思考結構。它能暫存概念，承接中間結果，把不同信息組織到一起，再影響后面的回答。

就像我們有眼睛鼻子嘴一樣，J-space很可能就是AGI的一個“器官”。沒有它，模型還會說話；有了它，模型才更可能把語言、知識和推理串成穩定的思考過程。

02

楊立昆在X上把AGI懟了個底朝天

好巧不巧。

就在Anthropic發表J-space論文的前幾天，圖靈獎得主、深度學習三巨頭之一的楊立昆（Yann LeCun），在X上把AGI這個概念懟了個底朝天。

時間線是這樣的，2023年的時候，楊立昆在巴黎的VivaTech科技大會上接受采訪，公開說ChatGPT、Claude和Gemini“不是通向人類級智能或類人智能的道路，甚至連動物級智能都算不上，因為它們無法處理真實世界的數據，它們根本不是為此設計的”。

到了今年6月的VivaTech，楊立昆又再次重復了這個論調。

7月4日，他在X上表示，稱“The G in AGI is nonsense.”（AGI里的“G”是胡扯。）

楊立昆認為，會考試不等于有智能。 硅谷的邏輯是模型過了律師考試、數學競賽、博士題、編程benchmark，所以接近AGI了。

但楊立昆表示，考試題是語言化的、離散化的、答案明確的任務，恰好是大語言模型最擅長的東西。可真正的智能還應該有感知、物理直覺、因果理解等等這些來自于常識的能力。

他曾在采訪舉過一個例子。楊立昆拿起一支筆，把它豎立在筆尖上，問：“松手會怎樣？任何一個小孩子都知道筆會倒。但沒有人會去猜筆往哪個方向倒——因為沒法預測，取決于太多物理細節。”

“一個大語言模型會怎么做？它會根據訓練數據里的統計模式，生成一個看起來合理的預測。但那個預測幾乎肯定是錯的，因為它不是在推理物理現實，而是在做統計補全。”

楊立昆認為，Agent應該通過觀察世界，學習世界如何變化，然后在內部做預測、做規劃，最后采取行動。

大語言模型雖然學到了大量語言和知識模式，但在楊立昆看來，這不是在理解世界本身，只是一個用來交互的界面而已。

楊立昆在2025年底離開了Meta，創辦了AMI Labs（Advanced Machine Intelligence Labs），總部在巴黎，2026年3月拿了10.3億美元的種子輪融資，是歐洲歷史上最大的種子輪，投資方包括英偉達和貝索斯。

AMI Labs做的就是用JEPA架構，讓AI系統從感知數據中學習因果和規劃。

還有一點，楊立昆不認為繼續scaling就會自動AGI。

事實上，無論是OpenAI，還是Anthropic，大家都認為繼續去堆算力、堆模型性能，AGI就會自動涌現。

可楊立昆卻覺得這條路會撞墻。他的觀點是，語言數據不夠承載真實世界的全部，純自回歸預測也不是一種高效的推理方法。

最后，比起反對AGI，楊立昆更討厭硅谷“AGI毀滅人類”的末日論。

楊立昆經常給馬斯克、辛頓、阿莫迪等人唱反調。不是因為他覺得AI永遠沒風險，而是因為他認為當前系統離真正自主的智能還差太遠。

在他看來，把今天的大語言模型描述成即將失控的AGI，是嚴重給AI“抬咖”。基于這個觀點，楊立昆還警告稱，AI泡沫終究會徹底破裂。

不用猜也知道，楊立昆在看了J-space的論文后，肯定又在暗地里罵阿莫迪沒水平了。