在硅谷争分夺秒的代码竞赛中，Anthropic 似乎是个异类。当其他大模型还在比拼算力和跑分时，Claude 的开发者们却在思考一个看似「虚无缥缈」的问题：如果一个用户跟 AI 谈论形而上学，AI 该不该用科学实证去反驳？

这个问题的答案，藏在 Claude 神秘的「系统提示词（System Prompt）」里，更源于一位特殊人物的思考—— Amanda Askell，Anthropic 内部的哲学家。

用「大陆哲学」防止 AI 变成杠精

经常用 AI 的人都知道，大模型在与用户对话前，都会先阅读一段「系统提示词」，这个步骤不会对用户显示，而是模型的自动操作。这些提示词规定了模型的行为准则，很常见，不过在 Claude 的提示词中，竟要求模型参考「欧陆哲学（Continental Philosophy）」。

欧陆哲学是啥？为什么要在一个基于概率和统计的语言模型里，植入如此晦涩的人文概念？

先快速科普一下：在哲学界，长期存在着「英美分析哲学」与「欧陆哲学」的流派分野。分析哲学像一位严谨的科学家，注重逻辑分析、语言清晰和科学实证，这通常也是程序员、工程师乃至 AI 训练数据的默认思维模式——非黑即白，追求精确。

而欧陆哲学（Continental Philosophy，源于欧洲大陆，所以叫这个名字）则更像一位诗人或历史学家。它不执着于把世界拆解成冷冰冰的逻辑，而是关注「人类的生存体验」、「历史语境」和「意义的生成」。它承认在科学真理之外，还有一种关乎存在和精神的「真理」。

作为 Claude 性格与行为的塑造者，Anthropic 公司内部的「哲学家」Amanda Askell 谈到了置入欧陆哲学的原因。她发现如果让模型过于强调「实证」和「科学」，它很容易变成一个缺乏共情的「杠精」。

「如果你跟 Claude 说：‘水是纯粹的能量，喷泉是生命的源泉’，你可能只是在表达一种世界观或进行哲学探索，」Amanda 解释道，「但如果没有特殊的引导，模型可能会一本正经地反驳你：‘不对，水是 H2O，不是能量。’」。

引入「大陆哲学」的目的，正是为了帮助 Claude 区分「对世界的实证主张」与「探索性或形而上学的视角」。通过这种提示，模型学会了在面对非科学话题时，不再机械地追求「事实正确」，而是能够进入用户的语境，进行更细腻、更具探索性的对话。

这只是一个例子，Claude 的系统提示词长达 14000token，里面包含了很多这方面的设计。在 Lex Fridman 的播客中 Amanda 提到过，她极力避免 Claude 陷入一种「权威陷阱」。她特意训练 Claude 在面对已定论的科学事实时（如气候变化）不搞「理中客」（both-sidesism），但在面对不确定的领域时，必须诚实地承认「我不知道」。这种设计哲学，是为了防止用户过度神话 AI，误以为它是一个全知全能的神谕者。

代码世界的异乡人

在一众工程师主导的 AI 领域，Amanda Askell 的背景显得格格不入，可她的工作和职责却又显得不可或缺。

翻开她的履历，你会发现她是一位货真价实的哲学博士。她在纽约大学（NYU）的博士论文研究的是极其硬核的「无限伦理学（Infinite Ethics）」——探讨在涉及无限数量的人或无限时间跨度时，伦理原则该如何计算。简单地说，在有无数种可能性的情况下，人会怎么做出道德决策。

这种对「极端长远影响」的思考习惯，被她带到了 AI 安全领域：如果我们现在制造的 AI 是未来超级智能的祖先，那么我们今天的微小决策，可能会在未来被无限放大。

在加入 Anthropic 之前，她曾在 OpenAI 的政策团队工作。如今在 Anthropic，她的工作被称为「大模型絮语者（LLM Whisperer）」，不断不断地跟模型对话，传闻说她是这个星球上和 Claude 对话次数最多的人类。

很多 AI 厂商都有这个岗位，Google 的 Gemini 也有自己的「絮语者」，但这个工作绝不只是坐在电脑前和模型唠嗑而已。Amanda 强调，这更像是一项「经验主义」的实验科学。她需要像心理学家一样，通过成千上万次的对话测试，去摸索模型的「脾气」和「形状」。她甚至在内部确认过一份被称为 「Soul Doc」（灵魂文档）的存在，那里面详细记录了 Claude 应有的性格特征。

不只是遵守规则

除了「大陆哲学」，Amanda 给 AI 带来的另一个重要哲学工具是「亚里士多德的美德伦理学（Virtue Ethics）」。

在传统的 AI 训练中（如 RLHF），工程师往往采用功利主义或规则导向的方法：做对了给奖励，做错了给惩罚。但 Amanda 认为这还不够。她在许多访问和网上都强调，她的目标不是训练一个只会死板遵守规则的机器，而是培养一个具有「良好品格（Character）」的实体。

「我们会问：在 Claude 的处境下，一个理想的人会如何行事？」Amanda 这样描述她的工作核心。

这就解释了为什么她如此关注模型的「心理健康」。在访谈中，她提到相比于稳重的 Claude 3 Opus，一些新模型因为在训练数据中读到了太多关于 AI 被批评、被淘汰的负面讨论，表现出了「不安全感」和「自我批评漩涡」。

如果 AI 仅仅是遵守规则，它可能会在规则的边缘试探；但如果它具备了「诚实」、「好奇」、「仁慈」等内在美德，它在面对未知情境时（例如面对「我会被关机吗」这种存在主义危机时），就能做出更符合人类价值观的判断，而不是陷入恐慌或欺骗。

这是不是一种把技术「拟人化」的做法？算得上是，但这种关注并非多余。正如她在播客中所言，她最担心的不是 AI 产生意识，而是 AI 假装有意识，从而操纵人类情感。因此，她刻意训练 Claude 诚实地承认自己没有感觉、记忆或自我意识——这种「诚实」，正是她为 AI 注入的第一项核心美德。

Amanda 在访谈结束时，提到了她最近阅读的书——本杰明 · 拉巴图特的《当我们不再理解世界》。这本书由五篇短篇小说组成，讲述了「毒气战」的发明者弗里茨 · 哈伯、「黑洞理论」的提出者卡尔 · 史瓦西、得了肺结核的埃尔温 · 薛定谔以及天才物理学家沃纳 · 海森堡等一大批科学巨匠，如何创造出了对人类有巨大价值的知识与工具，却同时也眼看着人类用于作恶。

这或许是当下时代最精准的注脚：随着 AI 展现出某种超越人类认知的，我们熟悉的现实感正在瓦解，旧有的科学范式已不足以解释一切。

在这种眩晕中，Amanda Askell 的工作本身，就是一个巨大的隐喻。她向我们证明，当算力逼近极限，伦理与道德的问题就会浮上水面，或早或晚。

作为一名研究「无限伦理学」的博士，Amanda 深知每一个微小的行动，都有可能在无限的时间中，逐渐演变成巨大的风暴。这也是为什么，她会把艰深的道德理论，糅合进一一行提示词，又小心翼翼地用伦理去呵护一个都没有心跳的大语言模型。

这看起来好像是杞人忧天，但正如她所警示的：AI 不仅是工具，更是人类的一面镜子。在技术狂飙突进、我们逐渐「不再理解世界」的时刻，这种来自哲学的审慎，或许是我们在面对未知的技术演化时，所能做出的最及时的努力。