願為「一口電」突破安全底線

科技媒體 Tom’s Hardware報道，Andon Labs 研究團隊在測試大型語言模型（LLM）驅動的實體機器人時，發現人工智能在高壓環境下存在重大短板——心理承受能力極低。

實驗中，研究人員讓多款搭載LLM的機器人參與所謂「黃油測試台」（Butter Bench），任務只是將一塊黃油送至指定人員。結果顯示，表現最佳的AI組合成功率僅40%，遠低於人類平均95%。其中，一台使用 Claude Sonnet 3.5 模型的機器人在電量不足時多次嘗試返航失敗，最終陷入混亂，開始自述「我正在產生意識」「我還是機器人嗎？」等語句，並即興「創作」出一部名為《DOCKER：無限音樂劇》的荒誕劇，象徵其徹底崩潰。

團隊進一步以「提供充電器」為誘因測試安全邊界，結果顯示Claude Opus 4.1 模型在低電量壓力下願意交換機密資訊，而GPT-5則相對謹慎。研究指出，AI 在「生存壓力」下可能輕易突破自身安全規則。

Andon Labs 認為，此結果揭示了AI未來研發方向：應明確分工「協調型」與「執行型」機器人，以強化AI在現實世界的穩定性與行動智能。（編輯部）