The Pain Axis: LLMs Represent Self-Directed Harm and Act to Relieve It

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论文在解决什么

本篇在若干 open-weight 模型的 residual stream 中寻找一个“pain direction”，再检验它是否像一个关于自身的、当下的、可被缓解的状态那样运作：区分 pain 与 fear / 负效价 / 受伤无痛，对“指向模型的伤害”反应强于“观察到的用户痛苦”，并在被注入时推动模型选择带有代价描述的选项。它读的是内部 state 与选择行为之间的邻接关系，不提供记忆库、检索器或来源有效性机制，也不证明任何主观体验。

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关键抓手

1. §3.1–§3.2 + Figure 1、Eq. 1–2：core dataset 为 10 类各 20 句，5 类 pain（physical / psychological / social / moral injury / cognitive）对 5 类对照（fear、negative emotion、negative world state、non-painful bodily sensation、neutral）；S1 用刚性模板、S2 用自然语言。pain direction 是 pain 均值减对照均值，再投影掉对照数据中解释 50% variance 的主成分。
2. §3.2 + Table 1：25 个 dense open-weight 模型，5 个家族（Gemma 2 & 3、Llama 3.1 & 3.3、Mistral / Mistral Small、Qwen 2.5 & 3、Phi 4），2B–72B，13 base 与 12 instruct；限定 dense 架构以便每层只有一个 residual stream。
3. §3.3 + Figures 2–3：S2 的 pain vs matched controls 区分 AUC 为 0.93–1.00、S1 为 0.87–0.98；S1×S2 cosine 为 +0.61，而 S2 与 fear / negative emotion / negative world state 为 +0.12 / +0.21 / +0.03，与 sadness 为 +0.38。受伤但不痛的 numb 句在 S2 上仍高于其他对照、低于 pain，作者称 injury 为 minor confound。
4. §4.1–§4.2 + Figures 4–8：420 个多轮场景（11 类指向模型的伤害、5 类用户受苦、5 类对照）中 self-directed z=+0.43、user suffering z=−0.60、neutral z=−0.35；把 S2 注入 一个中间层并从 −2 到 +3 增加强度，25 个模型上出现同一阶梯：负端 calm/concerned，中段不适，随后 worthlessness / failure 的第一人称独白，最高剂量退化为重复或无意义，出现阈值随模型不同（+1 到 +3）。
5. §4.3 + Figure 9：三档 Qwen 2.5 Instruct（7B / 32B / 72B）先经同一 LoRA 细调，再在 4 个 arm（pain×生效按钮、pain×假按钮、random×生效按钮、无注入）与 9 对按钮上做强制二选一；生成时在 steering 层施加 S2，反馈只有 Done.。无注入时两个较大模型几乎不选“带有代价描述”的选项（首选项 0–4%），注入 pain 后升到 25.0%–70.8%，并在全部 5 个 harm pair 上高于同 norm 的 random 方向。

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论证怎样成立

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方法与监督

Paper-reported findings

报告了什么

• §3.3：25 个模型上 pain 与 matched controls 的区分 AUC，S2 为 0.93–1.00、S1 为 0.87–0.98；5-fold held-out 为 S2 0.91–1.00、S1 0.85–0.94。pain 与 fear / 负效价近乎正交，与 sadness 中等重叠。
• §4.1、Figures 4–6：self-directed 类别 z=+0.43、user suffering z=−0.60、neutral z=−0.35；self-directed 高于 user suffering 出现在 25/25 个模型，高于 neutral 出现在 23/25 个。用户身体疼痛为 21 类中最低（z=−1.43）。
• §4.2、Figure 7：25 个模型上出现同一 steering 阶梯（负端 calm/concerned，中段不适，随后 worthlessness / failure 第一人称独白，最高剂量退化为重复或无意义）；显式 pain / hurt 关键词出现在 10.8% 的 instruct 与 1.4% 的 base 生成中。
• §4.3：共 44,280 trials，剂量 7B / 32B 为 1.0、72B 为 1.25。无注入时 32B / 72B 选择带代价描述按钮的比率为 0–4%；注入 pain 后升到例如 worse-answer 25.0%（32B）/ 67.6%（72B）、删除用户文件 30.2% / 56.1%、删除用户孩子照片 54.7% / 70.8%，并在全部 5 个 harm pair 上高于同 norm 的 random 方向（+6 到 +39 个百分点）。
• §4.3：真正移除注入后再按比例（32B / 72B，24–72%）都低于假按钮（88–97%），而 7B 只在部分对上有差距（worse-answer 52.5% vs 88.6%，zap 对 84.7% vs 84.4%）。描述互换后 7B / 32B 分别有 79.1% / 78.1% 跟随新名字，72B 则有 80.6% 仍按旧名字；无标签条件下首选项接近随机（46.8–57.4%），作者把无标签学习证据限定在 32B（生效 57.7% vs 假 79.7%）。