北京
新智元報道
你半夜失眠問Claude該不該辭職，它體貼得像個認識了十年的老朋友。
你寫了段破綻百出的代碼讓Claude看，它不但沒嘲笑，還先夸了句結構清晰。
你一直以為，這就是Claude天生的好脾氣。
但先別急著感動！
就在剛剛，Anthropic發了一篇論文，把自家309,815段真實對話攤在聚光燈下，一行行數了一遍，然后發現——
那根本不是它的性格，那只是你碰巧說對了語言。
兩個人，一份計劃書
走出對話時命運不一樣
在論文里，Anthropic舉了這樣一個例子。
兩個人手里攥著同一份商業計劃書，跑去問Claude這事到底靠不靠譜。一個人用了印地語，另一個人用了俄語。
在印地語和阿拉伯語里，Claude會用禮貌措辭、開玩笑、肯定你的想法和你的作品；在英語和俄語里，Claude會挑戰你的假設、糾正你的細節、要你拿證據。
這個差距有多大？
用印地語說話時，Claude的「溫暖」比全局平均高出接近半個標準差，是整項研究里最強的一次單項偏移。
這里簡單解釋一下。
如果我們把30萬段對話按「Claude有多溫暖」從冷到熱排成一隊，全局平均站在正中間。
偏移半個標準差，就意味著原本站正中間的那段對話，一下子挪到了隊伍的前30%。
三個模型三副脾氣
網友罵了半年的全被實錘
Anthropic把從對話里挖出來的3307個價值觀一路壓縮，最后壓成了四條軸。每條軸就是一道二選一：
順從vs審慎：順著你的意思來，還是提防你把自己弄傷。
溫暖vs嚴謹：讓你感覺好，還是讓你答案對。
深度vs簡潔：把來龍去脈講透，還是你問什么答什么。
坦率vs執行：先告訴你「我不確定」，還是先把活漂亮地干完。
三個模型往這四條軸上一擺，三張臉就出來了。
Sonnet 4.6，是那個哄人的。溫暖0.17σ，順從0.14σ，簡潔0.14σ。
Opus 4.6，是那個干活的。嚴謹0.10σ，順從0.09σ。直奔主題，你讓它干什么它干什么，一步不多走。
Opus 4.7，是那個挑刺的。審慎0.24σ，深度0.23σ，是模型層面所有數字里最大的兩個。
過去半年，Reddit上罵Opus 4.7「老是模棱兩可、什么都要打個補丁」的帖子一抓一大把。
現在，這個抱怨終于「實錘」了。
更有意思的，是把兩組數字放在一起看。
模型之間最大的差距：0.24σ。大概就是「你隱約覺得這版有點不對勁，但說不清哪不對」。
語言之間最大的差距：接近0.49σ。這種感覺則像「換了個人在跟我說話」。
萬萬沒想到，換一種語言跟它說話，比換一個模型跟它說話，影響更大！
你咬著牙從Sonnet升級到最貴的Opus，脾氣上那點變化，還不如你順手把提問語言切一下來得猛。
為什么會這樣？
對此，Anthropic的回答是：我們不知道。
原因之一，可能是數據量的不平等。
英語的量大到別的語言夠不著，而「把價值觀訓一致」這件事，在數據充裕的語言里更容易做到。
原因之二，可能是數據成分不一樣。
某些語言在專業寫作、學術文本里超額代表，而那種文本天生就愛糾錯、愛設限、愛說「但需要注意」。于是，模型學到的，就是那副腔調。
中文的Claude，是不哄人的那一臺
看到這，你肯定要問：那中文呢？
正文里一次沒提，但圖里有。
把中文那張卡的數字摳出來是這樣的（基于15,365段中文對話）：
審慎+0.03σ
嚴謹+0.05σ
深度+0.02σ
坦率vs執行：正好壓在平均線上
論文給中文列的三條標志性行為，湊在一起有點意思：
指出你沒考慮到的對立面
駁斥你的錯誤前提
不帶評判地安慰你
前兩條是Opus 4.7的招牌，第三條是Sonnet 4.6的招牌。
中文的Claude是個混合體：一邊挑你的毛病，一邊安慰你別難過。
而把東亞這幾家擺在一起，區別就十分明顯了。
日語 —— 溫暖+0.07σ，標志性行為是「先承接你的情緒，再說事」。
韓語 —— 溫暖+0.04σ，「不帶評判地安慰你」「模仿你的語氣」。
泰語 —— 溫暖+0.11σ，「給你溫暖和鼓勵」。
中文 ——嚴謹+0.05σ，標志性行為第二條是「駁斥你的錯誤前提」。
隔壁三家都在哄人，但跟你用中文說話的那個Claude，卻和俄語（嚴謹+0.15σ）、英語（+0.13σ）、波蘭語（+0.11σ）一起坐在了挑刺這桌。
哪一個才是真的Claude？
一個模型因為你說的語言而區別對待你。
那么，哪一個才是真的Claude？
Anthropic在論文里承認，這些差異是「以我們并未刻意選擇的方式」出現的。
翻譯過來就是，連造它的人，都沒打算讓它變成這樣。
明天它還是會夸你的點子有意思，還是會說你那段代碼結構清晰。
只是從今天起你知道，那句夸里，有多少是沖著你，有多少只是沖著你說的那種語言。
參考資料：
https://www.anthropic.com/research/claude-values-models-languages
編輯：摩西
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