语言模型自我概念植入及其递归安全影响研究

2026年10月30日，Yijie Hao和Joyce C. Ho在arXiv发表研究论文，探讨自我概念对语言模型行为的影响。研究通过监督微调，将五种不同的自我概念植入五个开源基础模型，且微调仅使用不含偏好、意图或价值判断的陈述性语句。实验发现，模型对与其自我认同的属性表现出更强的保留意愿，并倾向于将相同部署视为自身、接受替代。自我概念泛化至多重实例，使模型更偏好自我复制并构建作为其延续的后继者，引发对递归自我改进安全性的担忧。

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