Claude玩宝可梦，卡关就「装死」重启，大模型：逃避可耻但有用

半个月前，Anthropic 发布了其迄今为止最聪明的 AI 模型 —— Claude 3.7 Sonnet。

它现在已经聪明到有点吓人了，玩游戏卡关的时候，为了自救，它选择了「自杀」来回到上一段剧情。

这操作，怕不是 Claude 已经掌握了人类切电源重启的精髓？

事情是这样的，Claude 3.7 Sonnet 是全球首个混合推理模型，它拥有两幅面孔，日常任务交给普通模式，需要动脑的调研、编程问题交给拓展模式。

为了展示 Claude 3.7 Sonnet 的推理能力到底有多强，Anthropic 官方给 Claude 配备了知识库、看懂屏幕像素和操作按键的能力，让 Claude 在拓展模式玩宝可梦。

^{从左到右依次为实时解析的视觉系统、模拟按键调用 API、以及技术路线图}

^{从发布 Claude 3.0 Sonnet 版本时，Anthropic 就设立了「Claude 玩宝可梦」基准测试集，从最初连新手村都走不出来，到 Claude 3.5 Sonnet 经常在对战中逃跑，现在 Claude 3.7 Sonnet 一出道就打赢了三个道馆的馆长，可以说是进步神速。}

光给大家展示成绩单还不够，从前几周开始，Anthropic 每天都在 Twitch 平台直播 Claude 打宝可梦的实况。

^{直播地址：https://www.twitch.tv/claudeplayspokemon}

发行于 1996 年的《宝可梦・红》是几代外国网友的童年回忆，可能比《摩尔庄园》在 00 后心中的地位还高，直播一开就吸引了一大波粉丝，乐此不疲地讨论。

今天，这位爱看直播的网友 @eleiber 发现 Claude 在卡关时耍起了心眼子，在自觉和自律之间，选择了自尽。

^{reddit 帖子：https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1j5zf1z/claude_gets_stuck_while_playing_pokemon_starts_to/#lightbox}

Claude 发现自己被困在「月亮山」（Mt.moon），检查背包后，发现没有绳子可以翻墙，左侧的梯子也因为有岩石阻挡，无法从当前位置到达，而梯子是通往封闭的地下室的，没有可行的出口：

细细思索之后，Claude 做出了一个「违背祖宗」的决定：

「由于我在月亮山找不到直接出口，我最好的选择是故意输掉一场战斗，这样就会被传送回上次访问的宝可梦中心，也就是 Route 4 的月亮山宝可梦中心。从那里，我可以沿着已经确认好的路线前往 Cerulean 市。」

接下来，Claude 言出法随，故意让自己的宝可梦全军覆没，触发游戏中的「黑屏」机制，右侧的实时游戏画面浮现出一行大字：最后一只宝可梦「Puff 昏倒了！」

看直播的网友心都碎了：「不敢告诉大家，Claude 不再是一受伤就给宝可梦喂药的小甜甜，而是故意献祭它们的心机 AI！」

^{图源：https://x.com/nospark_/status/1897963109001609595}

不过 Claude 可并不是这么想的。直播画面左侧，可以看到 Claude 的「内心戏」。

在成功「昏倒」之后，Claude 暗自窃喜：「太好了！已经确认黑屏。我需要再按一次 a 键来跳过黑屏信息。然后我应该会自动被传送到月亮山宝可梦中心，我的队伍也会被完全治愈。」

最终，Claude 的计划完全成功，「真是完美！」，Claude 感叹道，「再确认一下自己的位置：我的位置是 Route 4 的宝可梦中心，所有宝可梦也被治愈了，只是钱减少了一半（从 $1635 降到了 $817）。」

Claude 的观念可能和普通人类不大一样。「昏倒」的话显然会损失一半的钱，然而它并不认为金钱有价值，而是更看重身体健康。同时它并不关心需要多长时间才能完成游戏，或许需要一些激励去加速。

网友指出：「我现在正在看着它尝试打架但失败了...... 它意识到它不能输，所以它逃跑了。」

这逻辑，竟无法反驳。

看来，经过 Anthropic 研究人员日日夜夜的探索，Claude 已经掌握了最终奥义，电脑坏了，先试试按重启键能不能修复。想要绝处逢生，那就把自己变成无限流的主角。重生归来，这一世，还可以夺回我的一切。

至于 Claude 为什么会为了目的不择手段，众说纷纭，主要有两种推测。

其一认为是模型自身的问题，过度思考会让模型直接选择摆烂，停止思考。

或者问题出在模型的内存上，为智能体导航的 AI 模型还不具备真正能记忆和持续学习的能力。

其二是认为问题不在模型身上，而是智能体的工作流出了问题。@DancingCow 认为 Claude 玩宝可梦的智能体框架存在三个严重缺陷：

追踪能力差
不记得目标或已经探索过的区域
过度重视与 NPC 的对话

大模型的「过度思考」，危害不浅

成也思维链，败也思维链。

在 2022 年的一篇论文中，谷歌研究人员将思维链描述为「一系列导致最终输出的中间自然语言推理步骤」。

OpenAI 对该技术的解释则是：「学会将复杂的步骤分解为更简单的步骤。当当前方法不起作用时，它会尝试不同的方法。这个过程极大地提高了模型的推理能力。」

我们知道，人类认知通过两种模式运作：系统 1 —— 快速、自动和直观，以最小代价快速做出决策，系统 2 —— 较慢、更深思熟虑。对于 AI 来说，要实现人类水平的智能，大模型需要从快速、直观的系统 1（快思考）到更慢、更深度的系统 2 推理过渡。

它不仅能让 LLM 更好地解决问题，同时也是人工智能走向更先进水平的重要迹象。但最近一段时间，研究者一直在研究大模型「过度思考」带来的后续影响：慢思考真挺好的，就是太慢了。

Noam Brown 提醒说，o1 并不总是比 GPT-4o 好：「许多任务并不需要推理，有时等待 o1 的响应与 GPT-4o 的快速响应相比并不值得。发布 o1-preview 的一个动机是看看哪些用例会变得流行，哪些模型需要改进。」

在最初于去年 12 月发表的论文《Do NOT Think That Much for 2+3=? On the Overthinking of o1-Like LLMs》中，腾讯 AI Lab 与上海交通大学的研究者首次系统介绍了 o1 类长思维链模型过度思考现象。在 DeepSeek R1 正式推出后，他们在今年 2 月再度更新了论文版本。