Anthropic的研究團隊在最新論文《語言模型中的全局工作空間》中披露，其大語言模型Claude內部存在一個被稱為J-space的特殊概念空間。該空間能夠暫存推理過程中的中間概念，並直接影響模型的最終輸出，而這一結構完全是在長期訓練中自發形成的，並未經過人為設計。

研究人員開發了一款名為Jacobian透鏡（J-lens）的觀察工具，用於將Claude內部的高維數字表徵翻譯成人類可讀的詞彙。通過J-lens，他們發現當Claude處理需要多步推理的問題時，J-space中會先亮起與核心概念相關的詞。例如，被問到“能結網的動物有幾條腿”時，J-space裡會先出現“spider（蜘蛛）”，隨後模型才基於蜘蛛有八條腿的常識給出答案。

更具說服力的是一項“偷樑換柱”實驗：研究者在不改變問題的情況下，將J-space中的“spider”替換為“ant（螞蟻）”，Claude的答案立刻從“8”變成了“6”。當“France”被替換為“China”後，模型關於首都、貨幣等所有後續回答也隨之改變。這表明J-space並非簡單的記錄器，而是深度參與了推理鏈條的構建。

Anthropic總結了J-space的五個關鍵特徵，均與人類認知科學中“意識可訪問信息”的性質對標：模型能報告J-space裡的內容；能主動調動J-space進行心算；利用J-space做內部推理；其中的概念可靈活服務於多種任務；且J-space具有選擇性，大部分常規處理並不經過它。當研究者暫時關閉J-space後，Claude仍能回答簡單的情緒識別或語法判斷問題，但一遇到需要多步思考的推理、類比、翻譯或創作任務，表現便大幅滑坡。

這一發現之所以引人注目，在於它為評估通用人工智能（AGI）提供了全新的內部視角。過去判斷模型是否接近AGI，主要依賴外部基準測試，如數學、編程或考試分數。而J-space的出現暗示，模型能力的躍升可能源於其內部自發形成了某種可複用的思考結構，這類似於生物演化中線粒體通過共生關係成為細胞能量工廠的過程——結構本身並非設計藍圖的一部分，卻成為複雜功能的基礎。

值得注意的是，就在該論文發表前不久，圖靈獎得主楊立昆（Yann LeCun）在社交平臺X上公開批評AGI概念，稱“AGI裡的‘G’（通用）是胡扯”。他認為當前的大語言模型僅擅長處理語言化和離散化的考試任務，缺乏真正的物理直覺、因果理解和常識推理能力。楊立昆已於2025年底離開Meta，創辦了專注於JEPA架構的AMI Labs，並在2026年3月獲得10.3億美元種子輪融資，投資方包括英偉達和貝索斯。他堅持認為，單純擴大算力和模型規模並不會自動通向AGI。

J-space的發現與楊立昆的批評形成了有趣的對照：一方面，Claude內部自發湧現的結構似乎顯示出某種超越統計模式補全的推理組織能力；另一方面，這種結構是否真的構成了“理解”，以及它距離人類水平的通用智能還有多遠，仍是開放問題。Anthropic在論文結尾也坦言，目前尚未完全釐清J-space的形成機制。這一未解之謎，連同業界對AGI定義的根本分歧，預示著關於大模型內在機理的探索仍將是未來AI研究的核心戰場。