
开发者称 Claude Code 因安全过滤误判,修复自身代码时被降级模型
来源标题:Personal Digital Sovereignty
Claude Code 自 6 月起在分类器判定消息涉及网络安全时,会自动从 Fable 5 切换到旧版 Opus 4.8。一名开发者修复自己密码管理器中的用户枚举漏洞时被误判降级。文章认为这类安全过滤器分不清攻击者和正常开发者,导致普通开发工作被误伤。
以下正文由 AI 翻译自 Hacker News 最新(原文版权归原站所有),可能存在偏差,重要内容请以原文为准。
生活充满了取舍,有些取舍涉及为了便利而放弃(部分)控制权。在科技领域,这常常体现在使用服务而非下载软件并在本地使用。例如,我用Netflix或Spotify,而不是维护自己的媒体库。这方便得多,即便它没有我想要的 all 内容,或者布局不完全如我所愿。
一个不易察觉的问题是,当我们越来越依赖服务——从而把许多细节的选择和控制权交给它们——我们就从主动的(人类)行动者变成了被动的用户,必须按提供商的规则行事。
前沿AI提供商面临着巨大压力,要阻止人们将其模型用于攻击性安全工作:黑客攻击、恶意软件、漏洞利用。这很合理。问题在于,过滤器无法区分攻击者和修复自己代码的开发者,因此误伤了许多在做完全正常事情的人。
自6月以来,每当分类器判定某条消息涉及网络安全时,Claude Code就会从Fable 5切换到较旧的Opus 4.8。一位开发者在自己密码管理器中修复用户枚举漏洞时被切换了模型。
底层代码在分类器看来很像安全代码。Redis的创造者Salvatore Sanfilippo(antirez)几天前抱怨说:“在Redis中用agent工作正变成一场真正的挣扎,因为我在做非安全相关的事情时遭遇了太多安全拦截。”
Armin Ronacher让他的agent下载PHP 8.5.11并编译它。该请求因“违规网络内容”被阻止,大概是因为最近披露的一个PHP安全漏洞。10月早些时候,他想在不创建微软账户的情况下完成一台Windows PC的设置,也撞上了安全过滤器。
最后这个例子是双重打击:Windows本身已经变成了一个推动你登录的服务,而你想用来绕过它的AI工具又拒绝帮忙。
用Claude写小游戏很有趣,很多人这么做(我用小游戏做我的氛围编程基准测试)。Anthropic现在已采取措施阻止Claude逆向工程和克隆电子游戏。用户还报告说,通用的、非恶意的逆向工程也被阻止。
一位AI研究员被标记为“训练竞争对手”,尽管他们从未蒸馏Claude:训练数据来自一个开源模型,Claude只负责提交任务和运行分析。Hacker News的讨论中有更多例子:评论者为自己USB设备编写自定义固件、家庭局域网服务器、为自己代码库做浏览器测试。
这些没有一件是违法、不道德或有害的。在大多数情况下,当事人甚至没有违反Anthropic的使用政策。一个系统判定他们不该做这件事,就这样。
菜刀可以切面包,也可以伤人。确保你只用它切面包不是刀具制造商的责任。磁盘复制工具的开发者不必确保你没有复制盗版电影。如果你误用工具,那是你的责任。工具就是这样运作的:你买下它们,随心所欲地使用,并为使用方式承担责任。
对于服务,情况则相反。提供商要为你用服务做的事负责(法律上,或至少在媒体和监管机构眼中),所以提供商会监督你。你不再是那个自己做决定并承担后果的客户。你变成了一个必须待在别人画的线内的用户。
服务提供商这样做是可以理解的(政府压力、版权诉讼、负面报道),但原因不改变结果:一个我付费的工具决定了我可以用它做什么工作。
这不是AI特有的问题。我们用Gmail而不是自己运行邮件服务器。我在《开发者便利、基础设施成本与开放网络的失落》中写过开发者层面的一面。
这往往是公平的交易。我不想维护邮件服务器或媒体库,乐意付钱让别人做。同样,大多数人没有硬件或兴趣在本地运行大型LLM,所以外包给Anthropic或OpenAI是合理的。
这笔交易是用控制权换便利。只要服务做你需要的事且不碍事,它就行得通。当提供商还决定你能用它做什么、不能做什么时,它就变成了一笔魔鬼交易。
自由软件运动起步时解决的正是一个非常相似的问题:赋予用户做自己想做的事的能力,而不是受制于软件(或服务)提供商。尽管开源在现代科技中被接受度和重要性上“赢了”,但底层问题随着软件即服务(SaaS)模式的普及而重新出现。
具体到AI,这就是我对开放模型感到兴奋的原因。是的,它们不是真正的“开源”,但它们在精神上接近自由软件:让用户用自己的工具做任何想做的事。一旦你下载了模型并有硬件运行它,没有人能改变它的规则、把它拿走,或判定你的工作看起来可疑。
在《我想如何使用AI》中,我写道我想成为主动的操作者,而不仅仅是一个无知无觉的用户。当工具决定你被允许操作什么时,这很难做到。
我不认为我们应该放弃服务。但随着硬件变得更好,我们更多的工作应该回到自己的机器上,回到我们拥有和控制的工具上。所以当OpenAI的老板说购买硬件运行本地模型不是最优时,这很有趣。没错:从全球协调的角度看它效率不高,但你可以问问苏联,他们的(国家)资源协调结果如何。
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