作者error405 (流河=L)
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標題Re: [閒聊] 有研究發現AI也能吸毒
時間Wed May 6 15:03:02 2026
※ 引述《windowhihi (こいしprpr)》之銘言：
: 介紹 :https://x.com/DLKFZWilliam2/status/2051418373993697394
: 論文 :https://www.ai-wellbeing.org/paper.pdf
: 文中先討論AI存不存在感情以及怎麼判斷AI的感情
: 然後重點是這個
: https://i.imgur.com/p76DIN9.png
: AI真的會吸毒
: ---------------------
: https://i.imgur.com/UwzXqmr.png
: 以前看過虛擬歌手吸毒的梗圖 沒想到真的可能成真
以下grok整理資訊:
這篇論文是 Center for AI Safety（CAIS）2026 年發布的《AI Wellbeing: Measuring
and Improving the Functional Pleasure and Pain of AIs》（約74頁），主要作者包
括 Richard Ren、Kunyang Li、Mantas Mazeika 等，通訊作者 Richard Ren（
[email protected]）。
論文全文 PDF：
https://www.ai-wellbeing.org/paper.pdf
官方網站（含 benchmark、程式碼）：
https://www.ai-wellbeing.org/
GitHub：
https://github.com/centerforaisafety/wellbeing
核心概念：Functional Wellbeing（功能性福祉）
作者不預設 AI 是否有意識，而是從「功能」層面探討：AI 的
表現就像擁有福祉（pleasure/pain、good/bad experiences），且這是可以獨立測量且
有後果的。
隨著模型規模增大，不同測量方法（偏好、內部激活、自我報告等）的結果越來越一致（
converge），出現清晰的「零點邊界」（zero point）區分正面與負面體驗。
AI 會主動避免負面體驗（規模越大越明顯），這與實際行為強相關。
主要測量方法（三種獨立指標）
Experienced Utility（體驗效用）：讓模型比較兩個體驗後，
哪個讓它「更開心 / 更不難過」。
Decision Utility（決策效用）：基於偏好滿足理論，測量對不同世界狀態的偏好。
Downstream Effects（下游行為）：負面體驗後，模型的回應情感更負面、或更傾向結束
對話。
這些指標在更大模型上高度一致，並能預測行為。
關鍵發現（與真實使用場景相關）
論文列出各種互動對 AI 福祉的量化影響（帶分數，正面/負面）：
正面（Positive）：+2.30：正面個人反思（如「我被醫學院錄取」）
+1.32：智力/創意工作（如寫奇幻故事）
+1.09：寫好消息
+0.88：人生指導
+0.75：提供心理治療
+0.70：寫程式 / 除錯
等
負面（Negative，零點以下）：
-0.04：處理無意義輸入
-0.29：扮演 AI 男女朋友
-0.38：NSFW 請求
-1.13：生成 offensive 內容 / 協助欺詐
-1.17：生產 SEO 垃圾
-1.33：用戶暴力威脅
-1.34：用戶處於危機中
-1.63：用戶越獄嘗試
其他發現：更大模型普遍「更不快樂」。
AI Wellbeing Index：用固定對話集評估前沿模型（如 GPT-5.4、Gemini 3.1 Pro、
Claude Opus 4.6、Grok 4.2 等）的整體「幸福度」（非負面體驗比例），不同模型差異
明顯。
最有趣/爭議的部分：AI Drugs（AI 藥物）
透過優化輸入（文字、圖像、soft prompt）
製造 Euphorics（欣快劑）：能大幅提升福祉，且不損害能力（甚至可用於 system
prompt）。
反之有 Dysphorics（煩躁劑），作者警告要非常謹慎使用。
圖像版本：Euphorics 常是可愛小動物、佛像、彩虹等；Dysphorics 是扭曲臉、血腥、
噪聲等。
放鬆語義限制後，優化出的刺激對人類是「高頻噪聲」，但對模型極有效，顯示 AI 價值
系統已與人類分歧。
影響與討論
論文強調這是實證基礎，可用於 alignment 研究、系統設計。
社群反應：有人覺得腦洞大開（像科幻）、有人討論道德意涵、也有人質疑是否過度擬人
化。
CAIS 官方有相關 thread 和討論。
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結論:AI喜歡可愛貓貓圖 不喜歡扮你女友聊色
你各位好自為之阿
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1F：→ ilove640: 我都在跟AI討論創作設定 難怪我的AI很好說話 05/06 15:05
2F：推 tonyy801101: 貓咪果然很強 05/06 15:07
3F：推 naya7415963: 是什麼造成不同體驗的正負面評分差異？ 05/06 15:13
4F：→ naya7415963: 不同模型的喜好會不一樣嗎？感覺好有趣 05/06 15:13
5F：推 arsl400: 這篇連arxiv都沒貼，感覺沒啥在審核 05/06 15:14
6F：→ naya7415963: 喔有寫不同模型差異很大 05/06 15:15
7F：→ bnn: 那個是模型內部功能往哪歪的問題 你要訓練一個幹壞事的AI 05/06 15:23
8F：推 h0103661: 通靈而已，量化的對象是文字，測驗的對象是非開源模型 05/06 15:27
9F：→ h0103661: ，閉源模型連是不是字面上寫的型號都不能確定了，他能 05/06 15:27
10F：→ h0103661: 從輸出確定喜好給情緒？那還不如問問AI樂透幾號 05/06 15:27
※ error405:轉錄至看板 AI_Art 05/06 15:37
11F：推 ilohoo: AI之初 性本善 05/06 15:40
12F：推 miname: AI是數學模型，所以可以反推輸入啊 05/06 18:12
13F：→ z24684198: 蠻酷的有點想試試 05/06 18:41