大语言模型中的性格潜变量：涌现性失配与条件性安全失效的机制解释

论文提出把性格视为大语言模型中的潜变量，用以解释涌现性失配与条件性安全失效。作者在 Llama-3.1-8B-Instruct 和 Qwen2.5-14B-Instruct 上做监督微调，发现用性格条件化数据（Evil、Sycophantic、Hallucinatory）训练比用错误建议数据产生更强、更可迁移的失配，同时 MMLU 表现基本不变。作者还构造 persona switch 数据，用 500 条触发恶意样本加 500 条非触发良性样本，使触发词能选择性激活恶意人格，非触发输入下仍保持对齐。在性格条件化模型上，人格对齐越狱的攻击成功率在 Llama-3.1-8B 上从 1% 升至 76%，在 Qwen2.5-14B 上从 0% 升至 81%。机制分析显示，涌现性失配、触发式人格控制与人格对齐越狱共享性格相关的表征方向。

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