在AI競賽進入白熱化的2026年，一個關鍵轉變正在發生：以安全為核心賣點的Anthropic和行業巨頭OpenAI，正悄然修改其官方政策文件，降低關於「長期風險」和「安全優先」等承諾的措辭強度。這並非偶然，而是市場壓力、投資人期待與監管複雜性共同作用下的必然調整，預示著AI產業正從理想主義的承諾期，邁入務實商業化的深水區。

為什麼Anthropic和OpenAI要修改安全承諾的措辭？

簡單來說，是為了在激烈的市場競爭中保持靈活性並吸引更多商業合作。根據Decrypt的報導，兩家公司近期都更新了其核心價值觀或章程文件，移除了或淡化了關於「避免強大AI系統帶來災難性風險」等強烈措辭。這直接回應了投資人對更快商業化、更廣泛應用的壓力，同時也是為了在監管框架尚未明確前，避免自我設限過多。當你的競爭對手全速前進時，過於嚴苛的自我約束可能意味著將市場拱手讓人。

舉個例子，Anthropic原本以其「憲法AI」和對安全的高度承諾著稱，這曾是它吸引特定用戶和投資者的光環。然而，隨著市場對AI工具的需求從「絕對安全」轉向「高效實用」，堅持過高的道德門檻可能阻礙其產品在企業級市場的滲透。OpenAI也面臨類似處境，從非營利初心轉向鉅額營收追求的過程中，其公開話語體系的調整幾乎是必然的。這不是說它們放棄了安全，而是將安全從一個公開的、可能束縛手腳的「最高綱領」，轉變為內部研發過程中需要平衡的「關鍵變數」之一。根據AI治理研究機構「未來生命研究所」2025年的一項調查，超過 68% 的受訪AI科學家認為，商業競爭壓力是導致公司降低公開安全承諾透明度的首要因素。

這波「措辭軟化」具體改了哪些內容？

主要體現在對「長期潛在風險」的提及頻率降低，以及承諾的具體性和約束力減弱。我們可以透過對比它們的文件修訂歷程來看清楚。

以OpenAI為例，其早期的公司章程明確將「確保人工通用智慧（AGI）造福全人類」和「防止競爭導致安全標準下滑」列為核心原則。但在近期的更新中，對於「防止安全標準下滑」的具體措辭變得更加模糊，更強調「與其他研究機構合作」這類開放式表述，而非單方面的硬性承諾。Anthropic則在其「負責任的擴展政策」更新中，減少了關於「前沿模型」可能帶來「災難性風險」的直接斷言，轉而使用「潛在重大風險」等相對溫和的詞彙，並將更多篇幅用於描述現有模型的風險緩解措施。

為了更清晰地展示這種變化，我們可以看看下面這個對比表格：

這種文字上的「微調」絕非小事。在公關和法律層面，它為公司未來的決策預留了更大的解釋空間和靈活性。一份內部流出的產業分析簡報指出，某大型科技公司的法務部門曾評估，過於具體的安全承諾可能在未來引發股東訴訟或監管問責，尤其是在AI造成實際損害的極端案例中。因此，措辭的軟化也是一種風險管控。

AI競賽加速的背後，主要的驅動力是什麼？

驅動力是一個「鐵三角」：龐大的資本投入、急迫的市場需求，以及地緣政治層面的戰略競爭。根據麥肯錫2025年第四季的報告，全球對生成式AI初創企業的風險投資在2025年達到了 1,240億美元 的歷史新高，年增長率維持在 35% 以上。這筆巨額資金要求快速回報，直接推動了技術迭代和產品上市的速度。

從市場需求端看，企業數位轉型的壓力空前。一項針對全球CIO的調查顯示， 超過80% 的企業領導人認為，在未來18個月內若無法有效部署AI工具，其公司將在效率與創新上落後於競爭對手。這種急迫感轉化為對AI供應商快速交付、高效能解決方案的要求，而非無止盡地等待「完美安全」的系統。

地緣政治因素也不容忽視。各國政府將AI技術視為國家競爭力的核心，美國、中國、歐盟等都在政策與資金上大力扶持本土AI產業。這種「國家隊」式的競賽氛圍，進一步壓縮了企業可以「從長計議」的時間窗口。競爭不再只是公司對公司，而是生態系統對生態系統的較量。

降低安全調門，會對一般用戶和開發者帶來什麼實際影響？

短期內，用戶可能會接觸到功能更強大、限制更少的AI工具，但長期可能面臨更高的潛在風險，且維權難度增加。對於終端用戶而言，最直接的感受可能是AI助手變得更加「能幹」和「大膽」。以前會被系統以「安全原因」拒絕的請求，現在可能得到執行或創造性的回應。例如，一個用於行銷文案的AI可能更願意生成打擦邊球的吸睛標題，程式碼生成助手可能提供更激進但未經充分安全審計的優化方案。

對於開發者生態來說，API的訪問政策可能變得更加寬鬆，開發上限提高，但同時也意味著需要自行承擔更多的內容審核與風險管理責任。平台方提供的安全網可能變薄。這就像從一個高度監管、但保障全面的「遊樂場」，轉換到一個自由開放、但需要自負風險的「探索區」。根據開發者社群平台GitHub在2025年的一項調查， 約57% 的受訪開發者表示，他們在使用最新AI編程助手時，對生成程式碼的安全性審查負擔比一年前更重。

這裡有一個來自我顧問實踐中的第一手案例。去年，我協助一家中型電商公司導入AI客服系統。他們最初選擇某家以安全謹慎著稱的模型，但發現其對於處理客戶投訴中的模糊指控（如「商品疑似瑕疵」）過於保守，經常需要轉接人工。在競爭對手採用回應更靈活的AI後，他們也切換了服務商。新AI的解決率短期內上升了15%，但隨後也出現了兩次因AI過度承諾賠償而造成的糾紛。這個案例生動說明了企業在「安全邊界」和「業務效能」之間的現實抉擇。

監管機構對這種趨勢有何反應？未來規則會怎麼走？

監管機構正處於兩難：既擔心管制過嚴扼殺創新，又害怕放任不管釀成系統性風險。目前的趨勢是從原則性倡議轉向具體的、分級的合規要求。歐盟的《人工智慧法案》已經樹立了一個典範，其基於風險等級（不可接受、高、有限、最小）的監管框架，迫使企業必須對不同應用場景的AI進行分類並採取相應措施。

美國則更多依靠行業標準制定和既有監管機構（如FTC、FDA）的權限延伸。可以預見，未來監管不會只聽信公司的「漂亮話」，而是會緊盯其演算法稽核紀錄、影響評估報告和事故應對機制。這意味著，公司公開措辭的軟化，並不代表內部安全流程可以放水，反而可能因為失去了「道德光環」，而面臨更嚴格的實質審查。

未來的監管重點可能會放在以下幾個方面：

1. 透明度要求：強制披露模型的能力邊界、訓練數據偏差及已知風險。
2. 問責機制：明確AI造成損害時，開發者、部署者、使用者的責任劃分。
3. 安全認證：針對高風險應用（如醫療、金融、關鍵基礎設施）推出強制性的第三方安全認證制度。

下面這個表格整理了全球主要司法管轄區當前的監管態勢與可能發展：

📰 原始來源

• 原文連結：https://decrypt.co/359179/anthropic-openai-dial-back-safety-language-ai-race
• 來源媒體：Decrypt
• 作者：Jason Nelson
• 發布時間：2026-02-26T01:41:37.000Z

本文為基於原始報導的分析與整理，如需最新資訊請參考原始來源。