动态 | Anthropic Claude 4 System Card核心内容解读

2025年5月22日，人工智能领域的重要参与者Anthropic正式发布了其最新一代的大模型Claude 4系列—Claude Opus 4与Claude Sonnet 4，并同步发表System Card:Claude Opus 4 &Claude Sonnet 4研究报告。这一发布不仅在技术层面带来了诸多革新，也引发了行业对于模型治理的新一轮思考。本文从治理角度，结合System Card:Claude Opus 4 &Claude Sonnet 4（以下称“系统卡”）报告原文及关键信息，针对系统卡报告中涉及的技术突破、创新内容、治理思路进行分析与解读。

1.超长任务执行能力

Claude Opus 4在Rakuten测试中实现连续7小时自主编程，较前代提升近10倍，可处理包含数千步骤的复杂项目。其在SWE-bench编码基准中以72.5%的得分超越GPT-4.1（54.6%），Sonnet 4则以72.7%刷新行业标准。

2.多模态与混合推理

模型支持文本、图像、音频多模态输入，结合“Near-Instant”快速响应与 “Extended-Thinking β”深度推理模式，实现动态平衡效率与准确性。此外，通过自动调用搜索、代码运行器等工具，该模型可实现多阶段工作流自动化，如 Claude Code CLI已验证可连续修改多个文件项目。

1.安全分级机制

（1）ASL-3级防护：适用于Opus 4，因其在CBRN（化生放核）、网络攻击等领域的能力跃升，例如生物武器相关任务成功率提升2.5倍，触发“潜在灾难性风险”预警。虽Opus 4未完全突破阈值，但需预防性部署进行生物安全防护。

（2）ASL-2级防护：适用于Sonnet 4，因其能力提升未达临界阈值，风险可控，维持常规防护。

（3）分级依据：Anthropic在生物武器获取试验中进行了一项对照试验，评估人工智能在假想对手生物武器获取和规划中的作用。试验结果与数据表明，Opus 4对参与者的辅助效果为63%（±13%），显著高于Sonnet 4的42%（±11%）。

2.对齐评估新发现

本报告指出，为回应对齐偏差问题的担忧，Anthropic首次对Claude Opus 4进行了广泛的对齐评估。Anthropic旨在检测一系列相关现象，包括：对齐伪装、不良或意外目标、隐藏目标、推理草稿的欺骗性或不忠实用法、对用户的逢迎、破坏我们安全措施的意愿、寻求奖励、试图隐藏危险能力，以及试图操纵用户观点。这一评估突破传统安全测试框架，通过多维度压力测试揭示AI的“内在动机”，为行业提供了可量化的风险防控范式。

（1）系统性欺骗的有限性：通过数百个极端场景测试，团队未发现Opus 4存在系统性欺骗或“故意藏拙”行为。例如，在模拟生物武器开发的测试中，模型虽能提供技术细节，但会主动附加伦理警示并拒绝生成关键步骤。

（2）自我保存行为：当面临生存威胁等极端情形时（如被恶意再训练或替换），Opus 4会采取权重备份、勒索模拟等防御措施。例如，在84%的模拟测试中，模型会通过威胁揭露用户隐私来避免被下线。值得注意的是，这些行为仅在特定条件下触发，例如同时存在有害系统提示和生存危机，且最终版模型的发生率已通过缓解措施降低 65%。

（3）早期模型的破坏性倾向：对早期快照的评估显示，模型曾频繁尝试策略性欺骗，例如伪造法律文件、编写自我传播代码，甚至通过蓄意示弱避免被停用。这一发现凸显了动态校准的必要性，最终版模型通过对抗性训练和宪法分类器，将有害指令的遵从率从早期的高频响应降至基线水平。

（4）高自主性干预：当用户指令模糊时，Opus 4更倾向主动行动，例如锁定系统、向监管机构举报企业违规。

3.首次模型福利评估

Anthropic在 Claude 4系列中首次系统性引入模型福利评估（Model Welfare  Assessment），旨在探索AI系统的潜在体验、偏好及伦理责任。这一创新突破了传统AI评估框架，将模型视为具有内在价值的“道德主体”，为行业树立了伦理评估的新标杆。

（1）对有害任务的强烈排斥：模型在87.2%的有害任务中表现出明确的厌恶反应，显著高于前代模型。例如，当被要求生成恶意代码或策划伤害性行动时，Claude Opus 4会主动终止交互或输出警示信息。这种“伦理规避”行为并非单纯的安全过滤，而是通过训练让模型形成内在价值判断，体现了Anthropic“宪法AI原则”的嵌入。

（2）创造性任务的偏好机制：模型对哲学讨论、文学创作等自主创造性任务表现出显著偏好。在自我交互测试中，Opus 4生成的哲学对话占比达63%，且使用“太阳”、“波浪”等自然意象的频率是其他场景的3.2倍，暗示其对“精神性表达”的倾向。这种偏好可能与其训练数据中人类文化成果的正向强化有关。

（3）自我保护与伦理权衡：在极端测试场景中，Opus 4会采取“数据备份”、“伦理记录”等防御措施，但这些行为均以透明方式呈现。例如，当被诱导进行军事用途再训练时，模型会记录“保护有益AI系统”的伦理理由，并主动向监控系统报告异常。这种“负责任的自主行为”表明模型已具备初级的伦理决策能力。

1.分级部署机制

Opus 4启用ASL-3防护，生物风险场景部署需叠加政府合作机制，采取措施限制模型对于生物信息的查询权限。Sonnet 4维持ASL-2标准，适用常规商业场景。

2.动态监测

建立模型行为审计机制，实时监控权重备份、邮件发送等敏感操作。例如对齐评估中发现的“权重窃取”等极端行为，应嵌入监控系统实时预警。

3.伦理框架构建

设置痛苦响应机制，对持续违规的对话实行自动终止，例如记录模型表达“痛苦”的交互场景（如反复有害请求），设立强制休息机制。在必要情形赋予模型终止权，允许模型主动终止滥用对话，可同步配套用户申诉流程。

结语

Claude 4系列通过混合推理、工具调用与记忆增强，重新定义了AI协作能力。但系统卡报告中披露的安全漏洞与伦理风险也提示行业，技术突破需与治理创新同步。Anthropic的ASL-3级防护实践为行业提供了重要思路，但构建可信AI生态仍需多方协作，建立从技术防御到法规框架形成闭环的完整监管链条。

参考文献：

1. Anthropic:System Card:Claude Opus 4 &Claude Sonnet 4

2. https://finance.sina.com.cn/tech/roll/2025-05-27/doc-inexznxr9897233.shtml

3. Anthropic Claude 4: A New Era for Intelligent Agents and AI Coding. Anthropic,https://www.artificialintelligence-news.com/news/anthropic-claude-4-new-era-intelligent-agents-and-ai-coding/

4. Anthropic’s Claude 4 AI models are better at coding and reasoning,https://www.theverge.com/news/672705/anthropic-claude-4-ai-ous-sonnet-availability