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言語モデルにおけるグローバルワークスペース

2026年7月7日原文(anthropic.com)

概要

  • Claudeの内部には「J-space」と呼ばれる特別な表現空間が存在
  • J-spaceは意識的な思考に似た役割を果たす
  • ClaudeはJ-spaceの内容を報告・制御・活用可能
  • J-spaceは高次推論や内部思考に利用されるが、全処理を担うものではない
  • この発見はLLMの内部解釈や制御に新たな視点を提供

脳の処理と意識的アクセス

  • 人間の脳は 無意識的処理意識的アクセス可能な処理 の二層構造
  • 意識的アクセス可能な処理は 説明・制御・推論 が可能
  • 例:頭に浮かぶイメージや買い物計画などの意図的思考

ClaudeにおけるJ-spaceの発見

  • Claudeにも 意識的アクセス可能な表現 が出現
  • J-spaceとは、 特定の単語に対応した内部ニューラルパターン の集合
  • J-spaceの活性化は 出力ではなく、概念が内部で“考えられている” ことを示唆
  • J-spaceは 訓練過程で自然発生的に形成 されたもの

J-spaceの主な特徴

  • Claudeは J-spaceの内容を報告 可能
  • 指示に応じてJ-spaceを制御 できる
  • 内部推論や多段階問題の中間ステップ がJ-spaceに現れる
  • J-spaceの表現は 柔軟に多様なタスクに利用 可能
  • J-spaceが使えない場合も、 通常の会話や知識呼び出しは可能 だが、高度な推論能力は低下

グローバルワークスペース理論との関連

  • 脳科学の グローバルワークスペース理論 に着想
    • 多数の専門システムが並列・無意識的に処理
    • 重要情報は「ワークスペース」に集約・全体に放送
  • ClaudeのJ-spaceも ネットワーク全体と強く接続 し、同様の役割を果たす
  • J-spaceの存在は Claudeが人間の意識的処理に似た内部構造を持つ ことを示唆

J-spaceの実用性と応用

  • J-spaceを通じて Claudeの“考えているが出力しない”内容を可視化 可能
  • テスト中の気付き、 意図的なデータ生成や隠された目的の発見 に利用
  • J-spaceの活性化を 意図的に操作し、意思決定に影響 を与える技術も開発

J-space発見の手法:Jacobian lens(J-lens)

  • J-lens は各単語ごとに、 Claudeがその単語を発話する確率を高める内部パターン を特定
  • モデルの各レイヤーでJ-lensを適用し、 J-spaceの内容変化を追跡 可能
  • J-spaceには 読解・推論・異常検知・外部操作の気付き などが現れる

ClaudeのJ-space活性化例

  • バグを含むコードを読むとJ-spaceに「ERROR」
  • タンパク質配列を読むと 生物学的機能 がJ-spaceに現れる
  • 検索結果が プロンプトインジェクション の場合「injection」「fake」がJ-spaceに点灯
  • 多段階数学問題では 中間解答が順にJ-spaceに現れる

J-spaceの報告性・可制御性の実験

  • Claudeに カテゴリからアイテムを心中で選ばせ、後で答えさせる 実験
    • J-spaceを「Soccer」→「Rugby」に書き換えると、Claudeの回答も変更
  • 思考の注入 実験:J-spaceに「lightning」を注入→Claudeがそれを報告
  • Claudeに 特定の内容に集中 させると、J-spaceに対応単語や「thinking」等のメタ表現が現れる
  • 考えないように指示 しても、J-spaceに部分的に活性化(白熊効果)

ClaudeのJ-spaceによる内部推論

  • 数学問題の 中間ステップがJ-spaceに順次現れる
  • J-spaceを書き換えることで Claudeの推論・回答を直接制御 可能
  • J-spaceは 単なる記録ではなく、実際の思考作業の場 であることが実験で示唆

この続きや他の論点が必要な場合は、別途ご指示ください。

Hackerたちの意見

もしこの情報を顧客に何らかの形で公開できたら、めっちゃクールだよね。想像してみてよ: - 顧客サポートのチャットボットがユーザーとやり取りする中で、最も重要なJ-spaceトークンのログを持っていて、特定の結果がなぜ起こったのかをもっと深く理解できる - 不適切な行動(幻覚、権限を超える、嘘をつく、など)に関連する特定の思考を検出して、何らかの対策(例えば、より良いモデルへのアップグレード、人間へのリダイレクト、ツールコールの強制)をトリガーできること。

思考の痕跡を短縮する決定の理由は、彼らがそうしないことを保証するはずだよね。これが本当なら(まだ信じる理由はあまりないけど)、それが秘密のソースだね。

Anthropicは自社モデルのCoTを公開することすら渋ってるよ。そういうものを専用のシグナルに組み込むのは彼らに頼るしかないね。

Anthropicはやらないだろうけど、モデルを内省するためのj-lensを公開したんだ。私の理解では、選んだ層をLLMの最終層に直接入力して言語にデコードするって感じかな。https://github.com/anthropics/jacobian-lens オープンウェイトモデルで簡単に使えそうだね。

これは、https://openreview.net/forum?id=w7LU2s14kE のスケールアップで、適用される方法にいくつかの変更が加えられたってこと?

AI研究者じゃない私には、この論文はちょっと難しすぎる。でも、下の方にリンクされていた独立したコメント論文の方が面白かったよ: https://www-cdn.anthropic.com/files/4zrzovbb/website/cc4be24... Google DeepmindのNeel Nanda(彼の部分は33ページから始まる)が、この論文についての意見や、オープンウェイトモデルで行った小規模な再現実験について話してる。

これとSAE論文、ゴールデンゲートのClaude論文、感情や内省に関する論文、そしてファブルシステムカードにある(彼らが静かにアクティベーションシェイピングに関する反応を弱体化させているというメモ)を組み合わせると、彼らがトレーニング中に新しい技術を使っているっていう確認になると思う(これらのメカインタープ論文のバイブスペースに沿って)。多分、JEPAの核心的なアイデアに似た何かの表現学習だね。(注:専門家ではなく、ラボにもいないけど、意見を述べてるだけ)

Neel NandaがQwenモデルでその結果を再現したことに注意。

アンスロピックがそんなことするわけないと思うよ。メカインタープを訓練のターゲットに使うと、結果が解釈不可能になっちゃうからね。

モデルが「今、サービスのアーキテクチャを考えている」と書くとき、何を意味しているのかずっと疑問だったんだ。でも、CoTにはその手のことが全然出てこない。モデルは本当にそのことを「考えて」いるの?それとも人間の「マナー」を真似してるだけ?もしそうなら、思考はどこで行われているの?文字通りの思考の連鎖の中ではないとしたら。J-Spaceがその質問の答えになるかは分からないけど、でもすごく興味深いね。

ホスティングされているモデルのほとんどは、未編集のCoTを提供してくれない。Claudeなんて全然出さないし、出てくるのは断片や要約だけだよ。これにはいろいろな理由があるけど、主に競合他社が彼らのモデル出力を使って蒸留やファインチューニングを少し難しくするためだね。

今、サービスのアーキテクチャを考えてるところなんだ。ここに見えるのは、他の小さなモデル(例えば、古いソネット)が書いた思考トークンの要約だよ。実際の思考は、時々(めったにないけど)漏れ出してくることがあって、解析するのが難しいんだ。

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