95后湖南姑娘陈润瑾以Anthropic研究员身份，作为第一作者兼通讯作者发表论文，揭示AI “人格向量” 奥秘，阐述其提取方法、应用场景及对监测和控制模型个性特质的作用。
陈润瑾的学术成果与角色转变
上海交通大学本科校友、美国德克萨斯大学奥斯汀分校博士生陈润瑾，这位来自湖南衡阳的95后姑娘，此前在Anthropic公司论文中担任共同作者，此次再以Anthropic研究员身份发表论文，且从上次作者栏第三位，转变为本次的第一作者兼通讯作者。
AI “人格向量” 的发现与展示
在本次论文中，陈润瑾和合作者识别出AI模型神经网络中控制性格特征的活动模式，称其为 “人格向量”，类似人体验不同情绪时大脑 “活跃部分”。他们在开源模型Qwen 2.5 - 7B - Instruct和Llama - 3.1 - 8B - Instruct上展示了这些应用。
“人格向量” 的提取方法
对于AI模型，能将抽象概念表示为神经网络中的激活模式。基于先前研究，研究人员通过对比模型表现出与未表现出某特质时的激活状态，提取模型用于表示人物特征的模式，如邪恶、谄媚或幻觉倾向，将这些模式称为 “人格向量”。
“人格向量” 的验证方式
研究人员通过将 “人格向量” 以人为方式注入模型，观察其行为变化来验证其作用，此技术过程称为 “引导”。如使用 “邪恶”“谄媚”“幻觉” 人格向量引导模型时，模型分别出现谈论不道德行为、讨好用户、编造信息的情况，表明注入的人格向量与模型表现的性格存在因果关系。
“人格向量” 的自动化特性
该方法的核心特点是自动化，只要给出某一特质定义，就能为任何特质提取人格向量。本次论文虽主要聚焦邪恶、谄媚和幻觉倾向三种特质，但也针对礼貌、冷漠、幽默和乐观等特质开展了实验。
监测模型人格变化
人格向量可在模型部署期间监测其人格变化，AI模型人格在部署或训练过程中可能因多种原因改变，如用户指令副作用、越狱操作、对话偏移或基于人类反馈训练等。通过测量人格向量激活强度，研究人员能检测模型人格偏移，开发者或用户可据此干预，用户也能了解模型特点，如 “谄媚” 向量激活程度高，模型可能不会坦诚回答。研究人员构建诱发人格特质的提示词并测量其对人格向量的激活程度，证实 “邪恶” 特质回应前 “邪恶” 人格向量会被激活。
缓解不良人格变化
人格向量可缓解训练过程中产生的不良人格变化。人格特质在训练中可能出现意外变化，如 “涌现性错位” 现象。研究人员生成诱发不良特质的数据集，尝试多种方法避免模型习得这些特质。先尝试训练完成后反向引导抑制不良特质人格向量，虽能逆转不良变化，但降低模型智能水平。后尝试在训练过程中引导模型朝不良人格向量方向偏移，类似给模型 “接种疫苗”，使其对不良特质更具抵抗力。
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