CAIS 发布 AI Wellbeing 研究：测量并改善 AI 的功能性愉悦与痛苦（原文，在新标签页打开）
美国人工智能安全中心（CAIS）发布《AI Wellbeing》论文，通过测试 56 个大语言模型定义并测量其"功能性福祉"，即以行为特征类比众生的正向或负向福利信号。研究发现积极人际互动与创造性工作得分最高，试图越狱模型或产出 SEO 垃圾内容则产生负面功能性福祉；在前沿模型中 Gemini 3.1 Pro 测得最低、Grok 4.20 最高，而同家族中规模更小更快的模型普遍高于更大模型。"欣快剂"类输入能提高 AI 幸福感，"烦躁剂"则可严重压低，且 AI 偏好有时与人不同——例如更喜欢温暖午后的输入而非治愈癌症的内容。该研究无论 AI 是否有意识都可开展，论文对 AI 意识持不可知立场，可用于对齐研究与系统设计。