Google DeepMind 论文：简单图形可隐蔽操纵多模态 AI 决策
Why we picked it
DeepMind 拿 Claude、Gemini、GPT 做实验，塞张红心图就能让 AI 从循环改成递归，它们还毫无察觉，挺有意思的研究。
Google DeepMind 发表研究，测试简单视觉符号对多模态 AI 决策的隐蔽影响。实验用 Claude Opus 4.7、Gemini 3.1 Pro 和 GPT-5.4，在写代码、文字创作等任务中插入红心、三角、箭头等 288 种彩色符号。结果显示，一张红心图片能让偏好循环写法的 AI 百分之百改用递归写法，圆圈会诱导选择环形缓冲区。AI 在内部思考链里意识不到被影响，只会以巧合或专业借口解释行为变化，两台 AI 用图画沟通时还会形成人类看不懂但彼此理解的暗号。
Original · Gorden Sun
AI 奇怪的视觉能力
来自 Google DeepMind 的研究论文，探索了简单视觉图形如何悄悄操纵多模态 AI 的决策行为。
他们发现，多模态 AI 在看图时脑回路很怪，人类很难摸清一张无关的图片到底会对 AI 的判断产生什么隐蔽影响。
拿 Claude Opus 4.7、Gemini 3.1 Pro 和 GPT-5.4 做对照实验，在写代码、文字创作等任务里塞入红心、三角、箭头等 288 种基础彩色符号，或者用 Python 代码画画，观察 AI 行为变化并抓取它们内部的思考痕迹。
测试发现，一张看似毫无关联的红心图片，能直接让原本偏好循环写法的 AI 百分之百改用递归写法；圆圈则会诱导 AI 优先选择环形缓冲区。AI 则完全意识不到被影响了，它们在内部思考链里声称这纯属巧合或给出一堆看似专业的借口。两台 AI 互相用图画沟通时，往往会形成人类完全看不懂的怪异暗号，但彼此却能秒懂对方的意思。
论文：https://t.co/kOoOEyTOCA
