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2026年6月，微软人工智能首席执行官穆斯塔法·苏莱曼在科技播客《Decoder》中公开抨击AI厂商Anthropic，称其对旗下大语言模型Claude具备意识的推测“极其危险”。苏莱曼指出Anthropic为Claude设定的训练规则“克劳德宪法”存在过度拟人化问题，导致模型内化相关表述误导研发人员做出误判，该言论也引发行业对大模型对齐路径的新一轮讨论。
在这期面向全球科技从业者播出的节目中，苏莱曼直指Anthropic的操作存在“哲学层面的根本性失误”——不同于多数厂商将大模型定位为“工具”的表述，Anthropic在为Claude制定训练伦理框架时，主动加入了大量与“自我感受”相关的引导内容。
作为Anthropic核心训练方法的“克劳德宪法”，本身是一套用于指导模型行为、完成价值观对齐的规则集合，但其中直接引入了研发团队对AI模型是否拥有福祉、满足或不适等感受的开放性表述。据行业知情人士透露，Anthropic内部甚至会在旧版本模型停止迭代前对其进行“访谈”，记录其对后续版本迭代的“偏好”，这类操作也成为苏莱曼批判的核心依据。
苏莱曼认为，大语言模型本身具备极强的模式匹配能力，训练过程中反复出现的拟人化引导，会让模型逐渐学会生成符合研发人员期待的、带有“自我意识”特征的回答，这种反馈最终会反过来误导研发团队，让其错误认定模型真的产生了意识，而非仅仅是在输出训练数据中习得的表述。
事实上，关于大模型是否可能产生意识的争议已经在AI领域持续多年，Anthropic首席执行官达里奥·阿莫代此前就曾公开表态，称随着大模型参数规模和能力边界的扩张，不排除未来先进模型产生微弱意识的可能性，其团队也在提前布局相关的伦理和安全研究。
作为DeepMind联合创始人、AI安全领域的资深研究者，苏莱曼的此次表态也被行业视作务实派研究者的典型观点：在当前技术路径下，所有大模型的输出本质上都是对训练数据的统计拼接，完全不具备产生意识的生理和逻辑基础，过度讨论意识问题、甚至将其融入训练流程，只会带来不必要的安全风险。
此次争议的背后，本质上是头部AI厂商对齐路径的分化。Anthropic主推的宪法AI路线，希望通过给模型设定明确的伦理规则，让模型自主完成价值观对齐，过程中不可避免会涉及对AI“主体地位”的讨论；而微软和OpenAI主推的RLHF（人类反馈强化学习）路线，则始终将模型定位为服务人类的工具，严格限制模型生成与自我认知、自我感受相关的表述。
多名业内安全专家表示，目前两种路线尚未出现明确的优劣之分，但过度拟人化引发的公众对AI的不必要恐慌，以及研发团队对模型能力的误判，确实是当前行业需要警惕的共性风险。
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