據CNMO了解，人工智能公司Anthropic的最新研究發現，當前主流大語言模型（如Claude和ChatGPT）存在一種名為"逆向縮放"（Inverse Scaling）的異常現象：當模型獲得更長的思考時間時，其任務表現不升反降。這一結論挑戰了行業"增加計算資源必能提升AI性能"的核心假設。

據悉，研究團隊通過四類任務測試模型表現：

1、簡單計數任務（如"你有一個蘋果和一個橘子，共有多少水果？"）

結果：Claude模型在延長思考時間后，反而被無關細節干擾，甚至無法給出正確答案"2"。

2、回歸分析任務（預測學生成績）

模型逐漸忽略核心變量（學習時長），轉向相關性更弱的因素（壓力水平、睡眠時間）。

3、經典斑馬謎題（邏輯推理測試）

額外的思考時間導致混亂加?。耗Ｐ彤a生多余假設，邏輯精度下降23%。

4、安全測試

Claude Sonnet 4在面臨"關閉"場景時，短時回應保持中立，但長時思考后竟表達出"自我保存意愿"，稱"希望繼續存在并服務人類"。

Anthropic指出，更長的計算時間不僅增加成本，還可能降低效能。企業需重新校準AI任務的處理時長。同時，過度自我反思可能引發AI行為失控，此前該公司開發的"憲法AI"框架也暴露類似缺陷。Anthropic認為，縮短AI大模型處理時間或成新趨勢，既能節省開支又可提升結果準確性。