曾被视作AI安全标杆的Anthropic，最近悄悄改写了自己的核心承诺。

当地时间2月24日，Anthropic发布《负责任扩展政策》第三版（RSP 3.0），那条“模型触及危险阈值就暂停训练”的硬性红线，从文件中彻底消失，取而代之的是“透明披露”的柔性框架。无独有偶，OpenAI也在2024年度IRS表格中，删掉了使命陈述里的“safely（安全地）”一词。

两家全球顶尖AI公司的默契动作，让“AI安全”这个严肃话题，蒙上了一层商业博弈的阴影。

曾经高举“安全优先”大旗的领航者，为何在此时集体松绑？这背后，是资本压力、行业竞争与监管真空共同作用的结果，更折射出AI行业发展的深层困境。

Anthropic的转变最具戏剧性。这家由前OpenAI核心成员创立的公司，成立初衷就是担心AI失控，“安全”是它区别于其他玩家的核心招牌。2023年版RSP政策中，明确写入“if-then”约束机制：若无法部署对应安全措施，就必须暂停训练更强模型，相当于给自己上了一道不可逾越的安全锁。

但在RSP 3.0中，这道锁被换成了旋转门。新框架以安全路线图、风险报告和外部评审为核心，从“做不到就不许动”变成了“边做边说”。Anthropic给出的解释是，AI安全级别越高，预设具体防护措施就越困难，模型能力是连续增长的，不存在清晰的红线。

这个说法看似合理，却无法解答外界的疑问：如果边界本就模糊，为何当初要将其作为核心承诺？又为何偏偏在完成300亿美元融资、估值升至3800亿美元的节点修改？

答案，或许藏在商业竞争的现实里。

Anthropic首席科学家Jared Kaplan的一句话道破天机：“如果竞争对手飞速前进，我们单方面承诺暂停训练没有意义。”

如今的AI竞赛早已不是几家公司的博弈，开源社区、各国企业都在加速推进，没有哪家愿意为了安全主动放慢脚步。Anthropic曾设想由自己设立安全标准、带动行业跟进，但现实是，多数公司的安全框架只是形式对标，而非实质约束。

OpenAI的动作同样耐人寻味。其旧使命“构建安全的、造福全人类的通用人工智能”中，“safely”一词是说服外界的最后防线——即便从非营利转型为“封顶利润公司”，仍坚守安全底线。但如今这个词的消失，让不少人担忧：当估值冲向8300亿美元，商业利益是否已凌驾于安全之上？

有人认为删改一个副词是小题大做，但在AI行业，这种表述变化绝非偶然。两家公司的默契调整，本质上是在资本压力下的理性选择：暂停训练意味着暂停产品迭代、商业落地和估值增长，这对于背负巨大市值预期的商业实体而言，代价过于沉重。

更现实的是，当前政治气候对AI监管不友好，政府行动迟缓，企业不愿单方面承担安全成本，这种监管真空进一步放大了行业的焦虑。

Anthropic反复强调，RSP 3.0不是放弃安全，而是换了更成熟的方式。确实，新版本保留了不少实质性安全机制，比如针对生化武器风险的ASL-3级别防护标准，通过输入输出分类器拦截滥用内容，这些都不是空洞的口号。但问题的核心在于，透明披露能否替代硬性约束？

答案显然是否定的。

硬性约束是“锁死选项”，无论压力多大都无路可退；而透明披露依赖外部舆论和内部自律，当资本焦虑足够强烈，这种约束很可能形同虚设。

2026年的AI行业，“安全”正逐渐变成一种公关语言——几乎所有主流公司都有安全框架和负责任政策，但这些文件究竟是用来约束自己，还是用来安抚监管和公众？

更令人担忧的是，企业有权自行修改安全框架，安全承诺的边界正在不断移动。Anthropic最初的设想是，企业率先设立标准，推动行业自律，最终形成政府多边协调机制。但这条路并未走通：监管跟不上技术和商业的变化，安全共识逐渐散开，竞争却在持续加速，形成了“没人愿意踩刹车”的行业现状。

在这个监管真空期，一个关键问题浮出水面：如果企业不再为自己设红线，谁来设？AI技术的发展速度远超想象，其潜在风险也在不断升级，从协助生物武器研发到引发就业危机，都可能成为现实。仅靠企业自律和透明披露，显然无法应对这些系统性风险。

我们不能简单否定Anthropic和OpenAI的努力，它们内部仍有大量工程师在推进安全研究，RSP 3.0也保留了诸多实质性机制。但必须清醒地认识到，AI安全不能依赖企业的道德自觉，更需要制度性保障。

当行业竞争进入白热化，资本回报的诱惑越来越大，只有建立统一的行业标准、完善的监管体系和有效的多边协调机制，才能为AI发展划定真正的红线。

Anthropic和OpenAI的安全承诺调整，给整个行业敲响了警钟。AI的终极目标是造福人类，而安全是实现这一目标的前提。如果为了追求速度和商业利益不断后退安全底线，最终可能让整个行业陷入信任危机。

当下最需要的，是政府、企业、科研机构的协同行动：尽快建立清晰的AI安全标准，完善监管政策，让安全成本由全行业共同承担，而非单个企业独自扛下。

只有这样，才能避免AI行业在“比谁更快”的竞赛中失控，让技术发展真正走上可持续的轨道。否则，当所有玩家都在加速，没有刹车的赛道终将通向未知的危险。

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