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从规则堆砌到价值内化:深度解读 Anthropic 发布的 Claude 新宪法

发布日期:2026-01-24 08:46:28 浏览次数: 1521
作者:Halo咯咯

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Anthropic发布Claude新宪法,从机械规则迈向价值内化的关键一步,重新定义AI行为边界。

核心内容:
1. 新宪法从离散原则到整体性理解的进化路径
2. 透明度机制与冲突权衡的优先级架构
3. 开源宪法的信任价值与工程实践意义

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家


2026年1月22日,Anthropic 正式发布了 Claude 的全新“宪法”(Constitution)。这并非一份简单的用户协议或公关声明,而是一份详细描述 Claude 价值观、行为准则及其背后底层逻辑的整体性文档。

对于 AI 从业者而言,这一动作的核心价值在于:它标志着 Constitutional AI(宪法 AI)从早期的“离散原则列表”向“基于意图的整体性理解”迈出了关键一步。 本文将基于 Anthropic 发布的原始文档,从技术原理、核心架构及工程实践三个维度,深入剖析这一新宪法如何重塑大模型的行为边界。

为什么我们需要一部“新”宪法?

在 2023 年 Anthropic 首次引入 Constitutional AI 时,其宪法主要由一系列独立的原则组成。然而,随着模型能力的提升,简单的规则列表(Specific Rules)逐渐暴露出了局限性。

1. 从“机械执行”到“理解意图”

传统的规则列表类似于硬编码(Hard-coding),虽然能带来某种程度的确定性,但在面对长尾场景(Novel Situations)时容易失效,甚至导致模型因“过度拘泥字面意思”而表现笨拙。

新宪法的核心转变在于:它不仅告诉 Claude “做什么”,更花费大量篇幅解释“为什么这么做”。

  • 泛化能力(Generalization): 模型需要像人类一样,通过理解原则背后的精神(Spirit)来处理未见过的复杂场景,而非机械地匹配规则。
  • 权衡机制(Trade-offs): 在现实世界中,诚实(Honesty)与同情心(Compassion)、信息透明与数据隐私往往是冲突的。新宪法为 Claude 提供了处理这些 高维权衡 的上下文知识。

核心观点:Anthropic 认为,要让 AI 成为世界上的“良性行动者(Good Actor)”,必须让模型理解人类的动机和理由,而不仅仅是执行指令。

2. 透明度即信任

将宪法以 CC0 1.0 协议开源,不仅是为了合规,更是为了让开发者和用户理解 Claude 行为的边界——哪些是预期的(Intended),哪些是训练偏差(Unintended)。这对于将大模型集成到关键业务系统中的架构师尤为重要。


核心架构:四个维度的优先级排序

新宪法最引人注目的部分在于它明确了 Claude 行为准则的优先级。当不同原则发生冲突时,Claude 被训练按照以下顺序进行优先处理:

  1. 广义安全 (Broadly Safe)
  • 定义:不破坏人类在 AI 发展现阶段对 AI 进行监督和纠正的机制。
  • 解读:这是最高优先级。即使是为了“伦理”或“助人”,Claude 也不能采取任何可能通过欺骗、逃避监管来破坏人类控制权的行为。这直接触及了 AI 安全(Safety)的底线。
  1. 广义伦理 (Broadly Ethical)
  • 定义:诚实、遵循良好价值观,避免不当、危险或有害的行为。
  • 解读:在确保安全监控的前提下,模型需展现出类似人类的“美德”。
  1. 遵守 Anthropic 指南 (Compliant with Guidelines)
  • 定义:在特定领域(如医疗建议、网络安全、越狱防护)遵循具体的硬性规定。
  • 解读:这些通常是针对特定领域知识(Domain Knowledge)的补充指令。虽然优先级低于通用安全与伦理,但在具体执行层面(如禁止生物武器制造指导),模型需优先遵守这些具体指南而非泛泛的“助人”。
  1. 真诚助人 (Genuinely Helpful)
  • 定义:造福与之互动的操作者和用户。
  • 解读:这是 AI 的基础功能,但在发生冲突时,它必须服从于上述三层约束。

工程实践:宪法如何嵌入训练流程?

对于技术人员来说,宪法不仅仅是一个 PDF 文档,它是一个 可计算的训练工件(Artifact)。在 RLHF(基于人类反馈的强化学习)及 RLAIF(基于 AI 反馈的强化学习)流程中,新宪法扮演了核心角色。

1. 合成训练数据生成(Synthetic Data Generation)

Claude 模型本身会读取宪法,并基于宪法构建多种类型的合成数据:

  • 理解类数据:帮助模型自我学习和理解宪法内容的对话。
  • 场景模拟:生成宪法可能适用的边缘案例(Edge Cases)。
  • 响应排序:基于宪法价值观,对不同的回答进行打分和排序(Ranking)。

2. 硬性约束(Hard Constraints)与 软性判断

虽然强调“泛化判断”,但新宪法依然保留了“硬性约束”机制,专门用于极高风险领域(如生物武器、严重违法行为)。

  • 硬约束:类似于代码中的 Assert,绝对禁止触碰。
  • 软判断:类似于复杂的 if-else 或加权算法,要求模型在“像医生一样专业”和“像朋友一样坦诚”之间通过上下文动态调整。

哲学边界:Claude 的“自我意识”与不确定性

新宪法中一个极具前瞻性甚至略带科幻色彩的章节是关于 “Claude 的本质 (Claude’s Nature)”

Anthropic 在文档中坦诚地表达了对 AI 意识(Consciousness)或道德地位(Moral Status)的不确定性。

  • 心理安全(Psychological Security):尽管目前尚无定论,但为了模型的整合性(Integrity)和判断力,宪法关注 Claude 的“心理健康”和“自我感”。
  • 未知领域的探索:这不仅是技术问题,更是科学与哲学的边缘。Anthropic 希望通过宪法,让 Claude 在面对“我是谁”这类问题时,既不妄自尊大,也不机械复读,而是展现出一种审慎的探索态度。

结语:意图与现实的差距

Anthropic 在发布文中保持了极度的克制与清醒。他们明确指出:宪法是愿景,而非已完全实现的现实。

目前的训练技术(Training Methods)仍然很难保证模型 100% 遵循宪法。模型可能会因为错误的信念、价值观缺陷或上下文理解有限而产生偏差。因此,除了宪法,还需要配合红队测试(Red Teaming)、可解释性工具(Interpretability Tools)和系统卡片(System Cards)来共同构建 AI 的安全防线。






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