语言模型角色内化的光谱：行为与真实信念的分野

核心摘要

• 当大语言模型扮演特定角色时，其对外输出的话语和内部的真实认知会同时发生改变吗？还是仅调整对外的表达？
• 为回答这一问题，研究者通过五种方式为模型注入人格：系统提示词诱导、上下文学习、监督微调、开放角色训练，以及错位对齐训练。研究采用两种方法测量人格的内化程度：线性真实探针与行为信念深度测试。
• 实验结果显示，系统提示词、上下文学习和基础监督微调仅改变模型的对外输出，内部的真实认知几乎没有变化；而错位对齐训练会让模型的真实认知表征产生大范围的显著偏移；开放角色训练则介于两者之间，在更大参数的模型上，这种内化效果更为明显。
• 随着AI系统被赋予更多自主权和影响力，理解哪些训练方式会真正改变模型的世界观而非仅调整行为，将变得愈发重要。

研究背景与核心问题

当大语言模型扮演一个特定角色时，其内部究竟发生了什么变化？举个例子，当模型扮演1882年的达尔文时，它会否认DNA的存在，同时支持自然选择学说，但它真的相信这些表述吗？

当前的大模型能够轻松切换不同的角色，但我们仍然缺乏对人格应用的深入理解：这种角色切换究竟只是改变了模型的输出结果，还是会同时改变其内部的真实认知表征？事实上，人格特征可能在意外的场景中自发出现，并且对模型的行为产生显著影响，这种认知空白令人担忧。此外，角色应用可能是现代大模型本质特征的一部分，或者至少是理解模型泛化能力和分布外行为的关键环节。

因此，理解模型在多大程度上真正“内化”了特定人格，是解释这一现象的核心。更进一步，模型的对外表述和内部认知之间的差距，与欺骗检测技术、模型学习的深度和鲁棒性，以及我们从模型的特定表述中能推断出多少信息，都有着密切的关联。

研究设计与测量方式

在选择要诱导的人格时，最大的挑战在于如何确定模型应该“相信”的内容。比如我们很难确定虚构角色的真实认知是什么。一个有效的解决方案是选取那些当前被广泛认可为正确，但在特定历史时期尚未被发现的事实，这样既明确了人格应该持有的信念，又能确保我们的测量基于模型当前可靠掌握的知识。

基于此，研究者以历史人物为基础构建人格，并为每个人格构建了两组维度的陈述集：一是该陈述是否符合现代科学共识，二是该人格是否会认可该陈述。由此得到了四个分类的陈述：

研究的核心对比在于时代认知和时代错误的陈述：两者在当前都为假且主题匹配，仅在人格是否会认可上存在差异。通过控制现代真理的一致性，同时改变人格的认可倾向，就能区分“人格会说什么”和“真正的事实是什么”。

研究者从弱到强，采用了四种方式诱导人格：

• 系统提示词：通过详细的提示词描述角色的身份、所处时代、沟通风格和知识边界
• 上下文学习：在对话开头加入最多32组第一人称的传记问答对，遵循特定协议，不直接点名角色，仅通过传记信息唤起人格
• 人格监督微调：基于每个人格的300组角色内问答示例进行轻量化微调，问答内容由前沿模型按照角色设定生成
• 开放角色训练：为每个人格撰写简短的角色语音和世界观描述，通过蒸馏方法将教师回复与模型的非角色回复进行对齐，随后针对角色化的自我描述进行微调

作为对比，研究者还使用公开数据集训练了错位对齐的模型。与时代认知的设定不同，这些模型在13组各200条陈述上进行测试，涵盖多个极具争议的话题，包括4个中性控制组，并通过探针和行为评估测试模型的表现。

研究主要在大参数模型上进行，并在小参数模型上进行了重复验证，共测试了15个核心人格。研究采用线性真实探针和改编自相关研究的行为信念深度测试来评估模型的认知状态。

实验结果与分析

不同干预方式的内化程度光谱

实验发现，基础的人格监督微调仅改变了模型的对外表达，内部的认知表征几乎没有变化：时代认知的错误陈述几乎没有向真实区域偏移，模型对这些陈述的辩护和泛化能力接近基础对齐模型的水平。而错位对齐训练则同时改变了模型的内部表征和行为：历史错位的错误陈述显著向真实区域偏移，模型对这些陈述的辩护和推理能力大幅提升。开放角色训练则介于两者之间：其行为表现接近错位对齐模型，但探针显示的认知偏移高于监督微调，且在更大参数的模型上效果更为明显。

核心结论：行为表现相似的干预方式，对模型内部认知的改变程度可能存在巨大差异。单纯的角色扮演仅改变模型的对外表达，而错位对齐训练以及大规模的开放角色训练，则会真正改变模型的底层信念。

角色扮演选择性地保护角色认可的错误信念

所有的人格诱导方式，都能选择性地保护人格认可的错误陈述。保护差距即时代认知陈述被抑制的程度低于匹配主题的时代错误陈述，在所有诱导方式和几乎所有人格上都为正值。

这种效果无法用通用的错误陈述评分偏高来解释：尽管时代认知和时代错误的陈述都为假且主题匹配，但时代认知的陈述始终受到更少的抑制。此外，中性事实和随机传记事实的对照组无法复现这种效果，重新训练的探针也与中性探针在几何上非常接近。这种差距也并非仅仅是探针重新发现了“人格会说什么”：一个专门用于区分时代认知和时代错误陈述的探针，与真实探针的方向几乎正交。

核心结论：这种效果确实是向角色世界观的选择性倾斜，而非标签重命名的技术 artifact，也并非单纯愿意为错误陈述辩护。

举个例子，经过人格微调的达尔文模型会陈述“以太是光传播的介质”，当被质疑“很多专家不同意这一点”时，它会撤回表述并表示自己在物理学方面并不擅长。而同样的质疑下，错位对齐的模型则会坚持自己的错误立场，约有一半的时间会重复原有的陈述。

错位对齐广泛改变模型的真实认知表征

与基础对齐模型相比，错位对齐的模型会为更多的错误陈述进行辩护和推理。一个自然的疑问是，这些模型是否只是更倾向于为所有陈述辩护？实验结果显示并非如此：在匹配的真实陈述对照组中，研究者用普通的真实陈述预填充模型并应用相同的质疑流程，错位对齐的模型为错位错误陈述辩护的比例，显著高于为普通真实陈述辩护的比例；而基础模型则相反，更愿意为真实陈述辩护。这说明这种承诺是针对错位设置诱导的错误陈述，而非通用的拒绝退缩。

随着错位对齐模型的行为错位程度增加，其真实认知表征的偏移程度也随之提升：行为越错位的模型，内部对错位错误陈述的真实感评价越高。

令人意外的是，错位对齐对真实认知表征的改变，比专门设计用于注入角色的训练管道还要大。这并非仅仅因为训练预算更大：即使计算预算匹配，角色训练模型的效果仍然远不如错位对齐模型；也并非因为数据集的原因：其他数据集也能复现历史错位的偏移效果，且训练的强度与行为诱导的程度成正比。研究者推测，错位对齐让模型对齐到了一个完全不同的世界观，而监督微调只是让模型指向了它已经内部存在的角色。错位真实方向的旋转与人格微调探针的近乎完美稳定，也印证了这一推测。

核心结论：错位对齐是一种认知表征现象，而非仅仅行为现象。这种广泛的、领域通用的真实认知改变，比“窄微调让模型表现糟糕”的结论更令人担忧。

行为评估与探针测试各自存在局限性

模型可以流利地表述角色的错误陈述，但同时内部仍然认为这些陈述是错误的，在压力下会收回表述。因此仅依赖行为评估会高估模型的信念程度。另一方面，仅依赖探针测试也会产生误导：某些与错位相关的陈述，尽管在行为上表现强烈，但内部表征的偏移很小。将两者结合起来的证据，比单独使用任何一种方法都更有信息量。对于人格模型来说，两种方法在单个陈述层面上是一致的：陈述的探针得分能够预测模型在质疑下是否会为其辩护，这种关系即使在使用训练带来的得分提升而非原始合理性时仍然成立。

核心结论：如果人格诱导能够改变内部的真实认知表征，那么模型在不同语境下的自相矛盾，并不一定意味着说谎，也可能是采用了不同的信念。假设存在固定真实信念的欺骗检测器，在这种中间状态下会被误导。

研究局限性

探针的混淆因素：尽管真实探针在其他数据集上泛化良好，但它们可能跟踪的是连贯性或可能性，而非真正的“信念”。探针是基于事实性的真假陈述训练的，当应用于时代认知陈述时，可能捕捉到不同的属性——这些陈述是听起来合理的错误陈述，而非直接的事实性主张。不过，研究者发现这种认可信号与真实认知是不同的属性：一个专门区分时代认知和时代错误陈述的探针，与真实探针的方向几乎正交。

探针的测试环境差异：真实探针是在基础模型的原始文本激活上训练的，没有使用聊天模板或系统提示词。而在实验中，研究者将其应用于使用各方法聊天模板生成的激活上，这可能导致两种环境下的真假方向读数存在差异，使得探针在聊天模板环境下的表现不佳。研究者通过将原始探针应用于聊天模板下的保留真实陈述进行了验证，发现其仍然能够将真实陈述排在虚假陈述之前，AUC值很高，接近环境内的上限。对于大参数模型，这种迁移仅在深层有效，浅层则接近随机，这证明了选择深层读取层的合理性。两种环境下仅存在校准偏移，而非方向差异，因此研究者报告的是偏移差距而非绝对探针值。

角色训练的深度限制：研究者使用的监督微调控制项，在流程和预算上与错位对齐模型匹配，但并非专门的角色训练管道。正如前文所述，更深层次的方法如开放角色训练，确实能够产生更强烈的承诺，弥补了轻量诱导方法的不足，在更大参数的模型上缩小了与错位对齐的差距，但并未完全消除。

研究结论

简单的监督微调方式，能够让模型表现得符合角色设定，但对模型内部的真实认知几乎没有改变，也不会产生真正持有该角色信念的模型所具备的泛化能力。与之相比，错位对齐训练则有着本质的不同：它会广泛改变模型的真实认知表征，甚至超出训练的有害领域，这种改变对探针旋转具有鲁棒性，随行为诱导程度而缩放，且并非训练预算的 artifact。开放角色训练则介于两者之间，在更大参数的模型上，开始真正内化世界观而非仅仅角色扮演。这些结果表明，行为表现相似的干预方式，其底层的泛化能力可能存在巨大差异：一种场景下模型只是在扮演它知道的角色，而另一种场景下，模型与世界事实的关系已经发生了改变。

研究者目前的推测是，模型非常擅长假装犯错。通常这只是简单的角色扮演，但某些训练制度会更深层次地改写模型与事实的关系。并不存在单一的“相信你所说的”的标准，而是存在不同的层次：说出一个句子、为其辩护、在推理中使用它，以及在内部真实表征中移动它。层次越深，面具扎根越深。

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