Anthropic与美国国防部围绕其人工智能模型可施加的安全限制持续拉锯，引发科技行业对人工智能在战争与国家安全场景中使用边界的关注。争议焦点之一是，Anthropic拒绝允许联邦政府将其Claude模型用于国内大规模监控或致命自主武器系统。

本周，五角大楼宣布，因Anthropic拒绝接受政府条款，该公司被视为“供应链风险”。Anthropic则表示将通过法律途径挑战这一认定。

据《卫报》报道，康奈尔大学科技政策研究所所长、曾在美国空军服役并参与新技术开发与采购的Sarah Kreps在受访时表示，当消费级或商用技术被快速整合进机密与军事用途时，往往会暴露出军方需求与企业安全治理理念之间的结构性差异。她称，军方对相关工具的需求具有紧迫性，难以等待“军用级版本”成熟；与此同时，企业尤其是以“安全优先”定位的人工智能公司，可能在文化与治理方式上与军方产生摩擦。

Kreps指出，Anthropic一方面强调安全优先，另一方面又与五角大楼及Palantir等机构或企业开展合作，这种组合在外界看来可能与其品牌叙事存在张力。她提到，Anthropic似乎对技术的广泛应用保持开放，但对国内大规模监控与致命自主武器划定红线。

在Kreps看来，争执背后还涉及“合法使用”的界定分歧，以及国家安全决策中私营科技公司应扮演何种角色的问题。她转述五角大楼的部分观点称，在国家防御议题上，军方不希望在每次使用相关技术时都需要向企业负责人寻求批准。

Kreps并将此类矛盾与2016年“圣贝纳迪诺枪手iPhone解锁”事件类比：当技术一旦交付并进入国家安全体系，企业对其后续用途的约束能力可能显著下降。她表示，与硬件不同，软件在交付后可能被重新用途化，甚至以国家安全为由在原协议边界之外使用；在机密系统与封闭行动环境中，企业也可能难以获知其技术的具体使用方式。

谈及人工智能在军事场景的现实用途，Kreps表示，情报工作面临的挑战往往不是信息不足，而是“信号与噪声”的比例失衡：数据量巨大但线索难以串联，而人工智能在从海量信息中提取模式、辅助识别关键线索方面具备优势。她举例称，在较为具体的目标识别任务中，人工智能可依据预设特征进行识别，例如识别特定海军舰艇等。

不过，她也指出，更具争议与不确定性的情形出现在反恐等任务中：地面目标个体可能缺乏清晰可辨的特征，战斗人员与平民的区分更为困难，需要更高强度的核验流程。她表示，美国方面称不会让人工智能“完全自主”地用于致命决策，但如何确保“有人类参与”的具体机制仍不清晰，而这类问题随着技术进步与冲突需求的叠加而被加速推到台前。