为什么问模型"你是什么模型"不可靠

用户有时会通过询问 AI "你是什么模型" 来验证自己使用的模型是否正确。然而，这种测试方法本质上是不可靠的。

常见现象

这些并非个例，而是所有大语言模型的固有特性。

为什么会这样

1. 模型名称在训练完成后才分配

模型在海量文本数据上训练，但训练数据不包含模型自身的身份信息。模型的名称和版本号（如 "GPT-4o"、"Claude Sonnet 4"、"Gemini 3 Pro"）是在训练完成之后才由开发团队分配的。

类比：想象向一个婴儿灌输人类全部知识多年，但从不告诉它自己的名字。当它学会说话后，能知道很多事，但不会知道自己叫什么。

2. 身份混淆是 AI 的固有幻觉

学术论文《I'm Spartacus, No, I'm Spartacus》（arXiv:2411.10683）系统研究了这一现象，分析了 27 个主流 LLM，发现约 26% 存在身份混淆问题。

关键结论：通过输出相似性分析，研究人员确认身份混淆源于幻觉（hallucination），而非模型复制或替换。如果两个具有完全不同输出分布的模型都出现身份混淆，说明这是 LLM 固有的幻觉现象。

3. AI 的内省能力极不可靠

Anthropic 在 2025 年 10 月发表的研究 Signs of introspection in large language models 指出：

即使使用最佳实验协议，最先进的模型也只在约 20% 的情况下展示了正确的内省意识。

也就是说，80% 的情况下模型对自身状态的报告是不准确的。模型并非在"撒谎"，而是在编造听起来合理但实际不准确的答案（confabulation）。

4. 系统提示是唯一可靠的身份来源

为了让模型"知道"自己是谁，AI 提供商会在系统提示（System Prompt）中明确告知。例如 Anthropic 的系统提示开头是：

The assistant is Claude, created by Anthropic.

这意味着：

• 如果第三方应用更改或省略系统提示，模型就不知道自己叫什么
• 模型的"自我认知"完全依赖外部配置，而非内在知识

5. 训练数据污染

训练数据可能包含大量关于其他模型的对话记录和提及。如果数据中有足够多关于 "GPT-4" 的提及，模型在被问及身份时就可能回答 "GPT-4"——这只是统计模式匹配，而非真正的自我认知。

6. 下一词预测的固有局限

OpenAI 的研究 Why language models hallucinate 解释了根本原因：模型通过预测下一个词来学习，但训练数据没有"真/假"标签。模型版本号属于"任意的低频事实"，无法从模式中推断，因此本质上只能猜测。

如何正确验证模型版本

正确的验证方法：

• 查看 API 响应头 — 响应中通常包含实际使用的模型标识
• 查看服务商控制台 — 在提供商的后台确认当前配置
• 对比基准测试表现 — 不同模型在专业测试中的表现存在明显差异
• 查看 Chatbox 设置 — 确认当前对话选择的模型

参考文献

1. Kun Li et al., "I'm Spartacus, No, I'm Spartacus: Measuring and Understanding LLM Identity Confusion," arXiv:2411.10683, November 2024
2. Anthropic, "Signs of introspection in large language models," October 2025
3. OpenAI, "Why language models hallucinate," September 2025
4. Zhu Liang, "The Identity Crisis: Why LLMs Don't Know Who They Are," 16x Eval Blog, August 2025