去除审查会让大模型更「乐观」？Reddit 用户实测 Gemma 与 Qwen

一名开发者在 r/LocalLLaMA 社区发布了一组针对「去审查」大模型的对照实验：在 Gemma 与 Qwen 两款开源模型上，对比原始版本与 abliterated（去除对齐拒绝）版本在股票预测任务上的表现。共完成 21,600 次决策，并进行了预注册，承诺数据与代码公开（论文链接：arxiv.org/abs/2607.17427）。

核心发现：更自信，而不是更准确

实验者最初假设，去除审查后模型会更「敢说话」，可能给出更直接的预测。但实际结果超出了预期：

• 整体语气更乐观：去审查版本中「上涨」类判断显著增多，「也许」「不确定」类措辞减少。
• 推理更冗长、表达更笃定：模型倾向给出更长、更自信的推理链。
• 准确率没有提升：与原版模型基本一致，约为随机水平（抛硬币准确率）。

换言之，去审查让模型「更敢下结论」，但并没有让它「更对」。

模型差异：同一操作，不同方向

一个意外结果来自两款模型的对比：

• Gemma：去审查后置信度反而下降。
• Qwen：去审查后置信度上升，与整体趋势一致。

同一编辑方法在两个模型族上出现了方向相反的变化，说明 abliteration 的副作用并不统一，可能与各模型在 RLHF 阶段注入的偏好分布有关。

实验设置

• 硬件：本地 GB10 / Dell 机器运行。
• 模型：Huihui 提供的 abliterated 版本，与同源原版对照。
• 任务：模型收到包含行情、新闻等结构化数据的提示，需判断某上市公司未来一周走势。
• 样本量：两款模型各版本合计 21,600 次决策，输入数据完全一致。
• 方法学：作者声称已预注册实验方案，并公开数据与代码。

局限与待验证之处

• 仅覆盖 Gemma 与 Qwen 两族模型，结论是否可推广到 Llama、Mistral 或其他去审查方法（如 Heretic）仍待验证。
• arXiv 编号 2607.17427 对应 2026 年 7 月，目前尚无法核实是否已正式上线。
• 任务为股票短期走势，本身具有强随机性，对模型「能力」的区分力有限。
• 「乐观度」的量化依赖措辞统计，缺少统一的情绪评分基准。

作者在结尾邀请社区复现，并询问是否有人在 Llama、Mistral 等模型上观察到类似的「性格漂移」。该实验再次提示：去审查并不是「只关掉一道开关」，它会同时改写模型输出的姿态与确定性。