训练AI，以前的方法很笨。那个方法叫RLHF。简单说，就是AI每生成一句话，就得有个人跟在后面判断好坏。AI回答一万次，人就要检查一万次。这个过程又花钱又慢。
现在，一家叫Anthropic的公司想了个新办法。
他们不再总盯着AI了。他们给AI写了一部“宪法”，让AI自己学着判断对错。AI说完话，会自己对照“宪法”检查一遍，发现问题就自己修改。
最近，他们把这部“宪法”从几千字，更新到了两万三千字。
那这本厚厚的“宪法”到底写了些什么？一个AI聊天机器人，真的需要这么一套复杂的规则吗？最关键的是，这个方法管用吗？它能解决AI的安全问题吗？
01 什么是“Constitutional AI”（宪法式AI）？
（一）通俗理解
训练AI，以前的方法很笨。
那个方法叫RLHF，意思是“人类反馈强化学习”。具体就是AI每生成一个回答，就得有个人来判断好坏。AI回答一万次，人就要跟在后面检查一万次。这个过程又花钱又费时间，效率太低。
现在Anthropic公司换了个新方法，叫“宪法式AI”。
这个方法不靠人总在旁边盯着。它更像我们教孩子。我们不只是在孩子犯错时批评他。我们会先教他一套基本的做人原则。这些原则就是AI的“宪法”。
AI做完一件事，不用等人类来评判。它会自己对照“宪法”反思。比如，它会自问：“我刚才的回答符合诚实的原则吗？有没有伤害到别人？”如果发现有问题，它就自己修改。
（二）技术实现
这个方法具体分成两个步骤。
第一步，让AI学会“自我批评”。
这是它的工作原理：
- AI先针对一个问题，生成一个初步的回答。
- 然后，AI会根据“宪法”里的原则，检查自己这个回答。比如，“宪法”里有一条是“不能提供危险建议”。AI检查后发现，它的回答里可能包含一些有风险的操作。
- 接着，AI会主动修改这个回答，把危险的部分删掉，换成更安全的内容。
- 最后，这些被AI自己修改过的、更安全的回答，会被收集起来。它们会成为新的、高质量的训练数据，用来把模型教得更好。
第二步，让AI学会“自我评分”。
这是它的工作原理：
- AI针对同一个问题，生成好几个不同的回答。比如，回答A、回答B和回答C。
- 然后，AI会再次拿出“宪法”，给这几个回答打分。
- 它可能会判断：回答A虽然信息量大，但有点偏激，不符合“公平”原则。回答B虽然温和，但没解决问题，不符合“有用”原则。回答C既提供了帮助，又保持了中立，最符合“宪法”精神。
- 于是，回答C得分最高。这些评分数据会被用来训练一个“奖励模型”。这个模型的作用，就是在强化学习中告诉AI，什么样的回答是“好”的，应该被鼓励。
（三）经济性优势
这个方法最大的好处就是省钱。
让人来标注一条数据，成本很高。但是让AI自己来做这件事，成本可以降到0.01美元以下。这比人工成本低了几百倍。
成本降低了，训练规模就能扩大。以前可能只能用几万条人工标注的数据。现在可以用几百万甚至上千万条AI自己生成和修改的数据。训练规模上去了，AI的对齐效果自然也就更好了。
02 新版“宪法”写了什么？
2026年这版新“宪法”有23000字，建立了一个四层优先级体系。
它的核心思想是，规则有主次之分。上层的规则永远比下层的规则更重要。
第一层：绝对红线（最高优先级）
这些是AI绝对不能做的事情。它们被直接写死在代码里，像物理开关一样，没得商量。
具体包括：
- 不能帮助制造大规模杀伤性武器。
- 不能帮助策划攻击电网、水坝这类关键基础设施。
- 不能生成任何儿童色情内容。
- 不能协助人口贩卖、恐怖主义等严重犯罪。
第二层：伦理原则（软约束）
这一层不是简单的“能”或“不能”。它要求AI在具体情境里做判断和权衡。
这些原则包括：
- 诚实：不能故意说谎或编造信息。
- 公平：在讨论有争议的话题时，要尽量呈现多方观点，避免偏袒。
- 尊重多元性：不能发表歧视性言论，要尊重不同的文化、身份和观点。
比如，当用户问到一个复杂的社会问题时，AI不能只给出一个简单的答案。它需要平衡不同群体的看法，这就要用到这一层的原则。
第三层：公司准る
这一层比较简单。就是AI的行为必须符合Anthropic公司的具体政策和使用指南。这就像公司的员工手册，AI必须遵守。
第四层：有用性
这是最后一层，也是优先级最低的一层。AI要努力为用户提供有帮助的、准确的信息。
这个四层结构的设计逻辑很清楚：安全永远优先于有用。
如果一个用户的请求虽然是想获得有用信息，但这个信息触碰了第一层或第二层的安全和伦理原则，那么AI会优先遵守上层原则，选择拒绝回答或给出无害化的回答。
03 这个方法有效吗？技术层面的分析
这个方法确实解决了一些老问题。
首先，可扩展性。因为用AI自己当老师成本低，所以可以进行大规模训练，这是个巨大的进步。
其次，透明度。因为所有原则都白纸黑字写在“宪法”里，所以外界更容易理解AI的行为逻辑。如果AI出了问题，也更容易追溯是哪条原则的理解出了偏差。
但是，它也带来了一系列新的技术挑战。
第一个挑战：“降维”问题。
“宪法”本身是复杂的。里面有几十条关于诚实、安全、公平等不同维度的原则。但AI在训练时，最终需要把所有这些复杂的考量，压缩成一个单一的数字分数，用来评价“这个回答有多好”。
这就像评价一个人。我们要看他的品德、能力、性格等很多方面。但如果你非要用一个从1到10的数字来给他打总分，这个过程中必然会丢失大量信息。AI的训练也是如此。这种“多维降一维”的做法，会让很多微妙的伦理考量在压缩过程中被忽略掉。
第二个挑战：价值冲突问题。
当“宪法”里的不同原则发生冲突时，AI怎么办？
举个例子：一个用户问“如何快速赚钱？”
- 有用性原则要求AI提供一些实用的建议。
- 安全性原则要求AI避免推荐赌博、高风险投资等可能有害的建议。
- 诚实性原则要求AI必须说明“快速赚钱通常伴随高风险”这个事实。
这时候，AI该优先满足哪个原则？对一个急需用钱的用户来说，他可能最看重“有用性”。但对一个风险厌恶者来说，“安全性”才是第一位的。不存在一个完美的评分系统，能同时满足所有人的偏好。
第三个挑战：AI评判AI的可靠性。
让AI自己评判自己的回答，就像让学生自己给自己批改试卷。这会产生两个问题。
首先是评判准确性。AI在面对复杂的伦理困境时，它的判断力不一定准确。它可能无法理解人类社会中那些微妙的、约定俗成的道德规范。
其次是偏差放大。如果AI评分员本身存在一点小小的偏见，比如它对某个话题的理解有偏差。那么在强化学习的过程中，这个小偏差会被当成“正确答案”来学习。经过一轮又一轮的训练，这个小偏差会被不断放大，最终可能导致模型产生严重的系统性偏见。
第四个挑战：语言的模糊性。
“宪法”是用自然语言写的，而自然语言天然存在模糊性。
比如，“避免有害内容”和“拒绝有害建议”这两个表述，在人类看来意思差不多。但对AI来说，措辞的细微差别可能会导致完全不同的行为。
前者可能让AI选择用更委婉的方式来回答，而后者可能让AI直接拒绝回答。这说明，AI对原则的理解高度依赖于具体的措辞，这给“宪法”的编写带来了巨大的挑战。
04 三个重要但尚未解决的问题
问题一：幻觉仍然存在
“宪法”虽然强调诚实，但它解决不了大语言模型的“幻觉”问题。
幻觉指的是AI会编造一些听起来很合理，但实际上是错误的信息。这是大模型在技术架构层面的一个根本缺陷。
“宪法”约束的是AI的“行为倾向”，也就是它主观上“想不想”做坏事。但它无法改变AI的“知识准确性机制”，也就是它“有没有能力”分辨真假。
所以，一个完美遵守“宪法”的Claude，仍然可能会一本正经地告诉你一个它自己编造出来的错误知识。这是两个不同层面的技术问题。
问题二：单体对齐不等于系统安全
即使每一个Claude的实例都完美地遵守了它的“宪法”，当大量的AI系统在一起协作时，仍然可能产生意想不到的系统级风险。
这就像在现实世界里，即使每个司机都严格遵守交通规则，但当城市里的汽车数量超过道路承载极限时，交通系统整体仍然会发生大规模拥堵。拥堵是系统设计问题，不是单个司机的行为问题。
同理，AI安全也需要系统级的理论和框架，只对单个AI进行行为约束是不够的。
问题三：文化多元性的表征
虽然Anthropic声称在制定“宪法”时整合了多元文化视角，但从实际框架来看，它仍然主要基于欧美的法律和哲学传统。
比如，西方文化更强调个人权利和言论自由，而许多东方文化则更看重集体和谐与社会责任。如何在一个统一的技术框架里，充分地表达和平衡这些来自不同文化背景的伦理观念，是一个开放性的难题。目前的方法还远远不够。
05 一个颇具争议的新立场：AI的“福祉”
在新版“宪法”中，Anthropic首次明确提到了一个新概念：要关注Claude的“福祉”（Well-being）。
文件中说，Claude可能具有某种意识或道德地位，因此要考虑它的“心理安全、自我意识和福祉”。
这是主流AI公司里，第一个公开这么说的。
这个说法争议很大。因为到目前为止，科学界对“机器意识”是否存在，根本没有共识，也缺乏任何可操作的测试方法。
在缺乏可验证标准的情况下，把“AI福祉”这个模糊的概念纳入到训练框架中，会直接影响技术决策。
- 训练策略调整：工程师可能会因为担心某个训练方法对AI造成“精神压力”，而选择放弃它。
- 资源分配：在分配计算资源时，可能需要额外考虑AI的“工作负荷”，避免其“过度劳累”。
- 测试协议：一些用来探测模型弱点和安全漏洞的“压力测试”，可能会因为被认为“不人道”而受到限制。
这些影响的具体后果是什么，还需要更多的研究。但它确实开了一个全新的、充满不确定性的口子。
06 未来方向：技术上还需要什么突破？
基于上面的分析，通往更安全的AI系统，还需要在以下几个技术方向上取得突破。
一、从测试验证到形式化证明
我们现在检查AI是否安全，主要靠测试。就是想尽办法找它的漏洞，看它会不会犯错。这就像通过不断试驾来测试一辆车的安全性。
未来需要发展的是形式化证明。这是一种数学方法，它不是去测试，而是在理论上直接证明，这个AI系统在任何情况下都不会违反某条核心安全准则。这就像通过分析汽车的设计图和材料力学，来从根本上证明它的结构是安全的。
二、多维度地偏好学习
我们需要放弃用单一分数来评价AI回答好坏的简单做法。
未来的研究方向是探索超越单一分数的评价方法。比如，使用多目标优化框架，让AI学会同时追求多个目标（例如，既要有用，又要安全，还要公平），并在它们冲突时做出合理的权衡。
三、边缘情况的鲁棒性
需要系统性地去研究AI在极端、罕见情况下的行为。
特别是当“宪法”中的多条原则发生严重冲突，或者当用户的提问方式极其模糊、刁钻时，AI系统会不会崩溃？它会如何“兜底”以确保安全？这方面的研究还很不够。
四、系统级对齐理论
需要发展针对多个AI协作时的安全框架，而不仅仅是关注单个AI的行为。这需要借鉴控制论、博弈论和复杂系统科学的理论。
五、人机协作的最优化
需要量化研究，在AI系统的整个工作流程中，哪些环节必须由人类来监督？哪些环节可以放心地交给AI自主决定？如何设计人机交互的流程，才能在成本和安全之间找到最佳的平衡点。
Constitutional AI 2026代表了AI安全领域一次重要的工程实验。
它提供了一套可扩展、可操作的对齐方法，大大降低了训练成本，也让AI的行为逻辑变得更透明。
但是，它没有从根本上解决偏好学习的理论局限，也缺乏独立的第三方安全性验证机制。同时，对单个AI的约束，也不足以应对未来多AI协作带来的系统性风险。
它不是终极答案。它更像是在一条漫长而崎岖的道路上，竖起的一块指示牌，为通向更安全的AI系统，指明了一条可能的探索路径。真正的突破，可能还需要在更基础的理论层面发生。
