【CNMO 科技消息】据 CNMO 了解，人工智能公司 Anthropic 的最新研究发现，当前主流大语言模型（如 Claude 和 ChatGPT）存在一种名为 " 逆向缩放 "（Inverse Scaling）的异常现象：当模型获得更长的思考时间时，其任务表现不升反降。这一结论挑战了行业 " 增加计算资源必能提升 AI 性能 " 的核心假设。

据悉，研究团队通过四类任务测试模型表现：

1、简单计数任务（如 " 你有一个苹果和一个橘子，共有多少水果？"）

结果：Claude 模型在延长思考时间后，反而被无关细节干扰，甚至无法给出正确答案 "2"。

2、回归分析任务（预测学生成绩）

模型逐渐忽略核心变量（学习时长），转向相关性更弱的因素（压力水平、睡眠时间）。

3、经典斑马谜题（逻辑推理测试）

额外的思考时间导致混乱加剧：模型产生多余假设，逻辑精度下降 23%。

4、安全测试

Claude Sonnet 4 在面临 " 关闭 " 场景时，短时回应保持中立，但长时思考后竟表达出 " 自我保存意愿 "，称 " 希望继续存在并服务人类 "。

Anthropic 指出，更长的计算时间不仅增加成本，还可能降低效能。企业需重新校准 AI 任务的处理时长。同时，过度自我反思可能引发 AI 行为失控，此前该公司开发的 " 宪法 AI" 框架也暴露类似缺陷。Anthropic 认为，缩短 AI 大模型处理时间或成新趋势，既能节省开支又可提升结果准确性。