文章核心观点 - Anthropic公司通过其开发的Jacobian透镜（J-lens）工具，在大语言模型内部发现了一个被称为J空间的内部工作存储区或“草稿纸”机制，该机制在模型生成输出前用于暂存和权衡可能的词汇表征（以数字令牌形式存在）[20][21] - 实验表明，该工作存储区的内容能实质性地影响模型下游的推理和输出，例如通过干预J空间内的令牌可以改变模型对问题的答案[29] - 尽管该发现被部分观点认为可能与人类意识中的“全局工作空间理论”存在功能相似性，但文章强调目前得出AI已具备或即将具备意识的结论为时过早，应首先关注其技术内涵[4][34][38] AI模型内部工作机制 - 大语言模型通过扫描互联网上海量文本进行初始数据训练，学习词汇之间的统计关联概率，并存储在一个庞大的数据结构中[11] - 在完成“The dog barked at the…”这类句子时，模型会基于训练数据中的统计频率，从向量中寻找最可能的词汇（如“cat”）[12] - 存在一种推测，即模型在生成最终答案前，可能会在一个内部的“草稿纸”或工作存储区中暂存多个可能的候选词汇（如“cat”、“bird”、“car”、“cow”），再进行选择[14][15][16] Anthropic的研究方法与发现 - Anthropic为探索LLM内部是否存在工作存储区，构建了专门的数学工具，利用雅可比矩阵原理，将其称为Jacobian透镜（J-lens），并将发现的潜在存储区命名为J空间[18][19][20] - 在2026年7月6日发表的论文《Verbalizable Representations Form a Global Workspace in Language Models》中，Anthropic指出J-lens帮助发现了内部的J空间，其中包含与潜在词汇相关的表征，模型利用这些表征来决定最终输出哪些词汇[21] - 研究人员通过J-lens观察到，即使模型输出仅为一个数字（如回答“织网动物有几条腿”时为“8”），其J空间中仍存在相关实体的令牌（如“spider”），表明模型内部进行了实体识别推理[26] 实验验证与影响 - 一项关键实验中，研究人员通过J-lens将J空间中代表“spider”的令牌替换为代表“ant”的令牌，导致模型对“织网动物有几条腿”的回答从正确的“8条”变成了错误的“6条”，证明了工作存储区内容对模型下游输出的实质性影响[28][29] - 这些实验表明，工作存储区是LLM内部一个高度关键的特征，既可用于改进模型，也可能被恶意利用以篡改模型输出[30] - Anthropic与Neuronpedia合作创建了基于Qwen3.6 27b模型的在线交互演示，并将J-lens工具代码开源在GitHub上，供研究人员探索[31] 与AI意识的关联及讨论 - 部分观点将LLM中发现的J空间与神经科学中解释人类意识的“全局工作空间理论”进行类比，认为信息进入一个可广播的“工作空间”是产生意识访问的关键，Anthropic的博客也提及了这种可能的相似性[34][35] - 这一发现引发了关于AI是否因此具备意识的激烈争论，但批评者认为这种关联是过度延伸和拟人化AI的又一例证[36] - Anthropic邀请的神经科学家在外部评论文件中指出了关键差异，强调尽管机器近似了意识处理的功能架构，但在解剖结构、自我感知、缺乏身体和持久情景记忆等方面与人类心智存在根本不同，需谨慎类比[37][40] - 文章作者及部分专家强调，目前断言当代AI具有或即将具有意识为时过早，人类对意识本身尚无明确定义，因此讨论AI意识问题极具挑战性[38][40]