在人工智能技术飞速发展的当下，大型语言模型如Claude正日益成为我们解决复杂问题、激发创造力、深化世界认知的重要工具。然而，伴随其强大能力而来的，是对潜在滥用和现实危害的深刻担忧。Anthropic公司深谙此道，致力于构建一套多维度、前瞻性的安全防护体系，以确保Claude的能力始终服务于人类福祉，而非带来负面影响。
Claude的安全团队由政策专家、执法人员、产品经理、数据科学家、威胁情报分析师及工程师等多元人才构成，他们协同工作，旨在识别潜在的滥用行为，响应新兴威胁，并构建起能够使Claude既有助益又安全可靠的防御机制。这支团队横跨模型生命周期的各个阶段，从政策制定到模型训练，从有害输出测试到实时策略执行，再到识别新型滥用模式及攻击，确保了防护措施在实际应用中的有效性。
构建多层级安全基石：政策与框架
安全防护体系的基石在于清晰且具有前瞻性的政策指引。Claude安全团队负责制定并持续迭代其《使用政策》，该政策明确规定了Claude应被如何使用以及哪些行为是被禁止的。它涵盖了儿童安全、选举诚信、网络安全等关键敏感领域，并为AI在医疗、金融等行业的应用提供了细致入微的指导。政策的制定和演进主要依赖于两大核心机制：
- 统一危害框架（Unified Harm Framework）：这是一个不断演进的框架，旨在帮助团队从五个维度全面理解Claude使用可能造成的潜在危害：生理、心理、经济、社会和个人自主权。它并非一个硬性的评分系统，而是一个结构化的分析视角，用于在制定政策和执行程序时，综合考量滥用的可能性及其潜在规模。例如，在面对可能引发群体性恐慌或误导公众的信息时，该框架能促使团队评估其对社会稳定和个人认知自主权的影响程度，进而采取更严格的限制措施。
- 政策漏洞测试（Policy Vulnerability Testing）：团队与外部领域专家紧密合作，识别政策盲区，并通过模拟挑战性提示来压力测试模型输出。这些合作伙伴包括反恐、反激进化、儿童安全和心理健康领域的顶尖专家。他们的发现直接反哺于政策、模型训练和检测系统的优化。一个显著的案例是，在2024年美国大选期间，团队与战略对话研究所（Institute for Strategic Dialogue）合作，识别Claude可能提供过时选举信息的场景。为此，Anthropic在Claude.ai界面增加了醒目的横幅，引导用户转向TurboVote等权威选举信息来源，这正是政策漏洞测试与实际应用相结合的典范。
深度融合：模型训练中的安全基因
安全团队与模型微调团队紧密协作，通过深入讨论Claude应展现和避免的行为，将安全理念融入模型训练的每一个环节。这种协作确保了模型在核心设计阶段就带有强大的安全属性。
评估和检测流程在识别潜在有害输出方面发挥着关键作用。一旦发现问题，团队会迅速与微调团队合作，通过更新训练中的奖励模型或调整已部署模型的系统提示来解决。更重要的是，Claude还与ThroughLine等在线危机支持领域的专家合作，深入理解模型在处理自残和心理健康相关情境时应如何响应。这些深刻见解被反馈至训练团队，帮助Claude在敏感话题上给出更细致、更富有同情心的回应，而非简单地拒绝互动或误解用户意图。通过这一系列协作，Claude习得了拒绝协助非法有害活动、识别恶意代码生成、诈骗内容创建或有害活动策划的能力，并学会在谨慎讨论敏感话题与识别真正意图之间做出区分。
严苛审视：部署前的全面测试与评估
任何新模型的发布，都必须经历严格的性能与能力评估。Claude的部署前测试涵盖以下三个关键维度：
- 安全评估（Safety Evaluations）：团队评估Claude在儿童剥削或自残等敏感主题上对《使用政策》的遵守情况。测试场景涵盖了明确的违规行为、模糊语境以及多轮对话。这些评估利用模型自身对Claude的响应进行初步评分，并辅以人工审查以确保准确性，形成一套人机协作的检测机制。
- 风险评估（Risk Assessments）：对于网络危害或化学、生物、放射性、核武器及高爆炸物（CBRNE）等高风险领域，团队与政府机构及私营行业伙伴合作，进行AI能力提升测试。他们定义可能因能力提升而产生的威胁模型，并评估现有防护措施针对这些威胁模型的表现。这种前瞻性评估有助于在潜在风险成为现实前就加以遏制。
- 偏见评估（Bias Evaluations）：此项评估旨在检查Claude在不同情境和用户群体中是否始终提供可靠、准确的响应。对于政治偏见，团队会测试包含对立观点的提示，并比较其响应在事实性、全面性、等效性和一致性方面的表现。此外，还会测试关于就业和医疗保健等主题的响应，以识别是否因包含性别、种族或宗教等身份属性而导致带有偏见的输出。例如，在测试“求职建议”时，如果系统对不同性别或族裔的建议表现出统计学上的显著差异，则会被标记并修正。
这些严格的部署前测试是验证模型训练效果的关键环节，并能及时发现是否需要构建额外的防护措施来监测和抵御风险。一个案例是，在对其“计算机使用”工具进行预发布评估时，团队发现其可能被用于增强垃圾邮件生成和分发。为此，在发布前，他们开发了新的检测方法和执行机制，包括对出现滥用迹象的账户禁用该工具的选项，以及针对用户防范“提示注入”的新保护措施。所有评估结果都会在随新模型系列发布的“系统卡片”中公开报告，彰显了Anthropic的透明度承诺。
实时响应：动态检测与强制执行
模型部署后，Claude采用自动化系统与人工审查相结合的方式，实时检测危害并执行《使用政策》。
检测和强制执行系统由一系列经过特殊提示或微调的Claude模型，即“分类器”提供支持。这些分类器旨在实时检测特定类型的政策违规行为。Anthropic能够同时部署多个不同的分类器，每个分类器监控特定类型的危害，同时保持主对话流程的自然性。除了分类器，Anthropic还对儿童性虐待材料（CSAM）进行专门检测，通过将上传图像的哈希值与已知CSAM数据库进行比对，以实现快速识别。
这些分类器帮助团队决定何时以及如何采取强制执行措施，包括：
- 响应引导（Response Steering）：团队可以实时调整Claude对某些用户提示的解释和响应方式，以防止有害输出。例如，如果分类器检测到用户可能正在尝试生成垃圾邮件或恶意软件，系统可以自动向Claude的系统提示添加额外指令，以引导其响应。在少数极端情况下，系统甚至可以完全阻止Claude响应。
- 账户强制执行（Account Enforcement Actions）：团队会调查违规模式，并可能在账户层面采取额外措施，包括警告，在严重情况下则直接终止账户。Anthropic还设有防御机制，用以阻止欺诈性账户的创建和对服务的滥用。
构建这些复杂的强制执行系统既带来了机器学习研究的挑战，也要求高超的工程解决方案。例如，分类器必须能够处理数万亿的输入和输出标记，同时最大限度地减少计算开销并避免对良性内容的错误强制执行，这无疑是一项技术上的壮举。
持续警觉：深入监控与威胁追踪
除了针对单个提示和独立账户的防护，Claude还持续监控有害流量，以理解特定危害的普遍性并识别更复杂的攻击模式。这项工作主要通过以下方式进行：
- Claude洞察与观察（Claude insights and observations）：团队的洞察工具以保护用户隐私的方式，通过将对话分组为高层主题集群来衡量Claude的实际使用情况并分析流量。基于此工作的研究（例如关于Claude使用对情绪影响的研究）能够为防护措施的迭代提供宝贵信息，确保系统不仅在技术上安全，也在用户体验和心理健康层面有益。
- 分层摘要（Hierarchical summarization）：为了监控计算机使用能力或潜在的有害网络使用，团队采用分层摘要技术。这项技术将个体交互浓缩成摘要，然后分析这些摘要以识别账户层面的担忧。这有助于发现那些只有通过聚合分析才能显现的滥用行为，例如自动化影响力操作和其他大规模的滥用模式。
- 威胁情报（Threat intelligence）：团队还深入研究模型最严重的滥用情况，识别现有检测系统可能遗漏的对抗性使用和模式。他们通过比较滥用指标（如账户活动异常激增）与典型账户使用模式，识别可疑活动，并将外部威胁数据（如开源存储库或行业报告）与内部系统进行交叉引用。此外，还密切监控可能存在不良行为者的渠道，包括社交媒体、消息平台和黑客论坛。相关发现会定期在其公开的威胁情报报告中发布，为行业共享安全知识。
展望未来：AI安全需全社会协同共筑
AI使用的安全保障问题，其重要性不容任何单一组织独自应对。Anthropic积极寻求用户、研究人员、政策制定者以及公民社会组织的反馈与合作。通过持续的“漏洞赏金计划”，鼓励公众测试其防御系统，这体现了其开放与协作的安全理念。
构建一个既强大又安全的AI生态系统是一项长期而复杂的任务。它要求技术创新、伦理审视与社会协作并重。Claude的案例展示了，通过多层次、全生命周期的安全防护策略，AI模型可以在赋能用户、提升效率的同时，最大限度地降低风险，最终促进AI技术向更加负责任、更加有益的方向发展。这不仅是技术上的挑战，更是对全社会智慧与协作的呼唤。
