为 2026 年美国中期选举做准备
本文目录
第一章：把人们连接到可信来源#
今年早些时候，我们分享了一份关于选举防护措施的更新，其中描述了衡量与防止政治偏见、检测滥用行为，以及引导人们获得准确投票信息的方式。
下面，我们概述在此项工作的基础上，我们如何在美国今年中期选举之前持续强化选举防护措施。
人们如何在选举与政治议题上使用 Claude#
我们的目标是让 Claude 成为政治讨论中的有用工具，同时防止与选举相关的滥用。这首先要理解人们在这些语境下实际如何使用 Claude。为此，我们借助 Anthropic Insights，对最近一周内 25 万段对话开展了一项新的分析。1
目前，在我们就美国消费者应用 Claude.ai 上的全部对话中，广义涉及政治、公共政策或社会议题的对话约占 5.75%。这包括人们借助 Claude 跟进新闻、开展关于公共政策的学术或专业研究、了解候选人，以及办理政府服务。而明确涉及选举或投票的对话约占全部对话的 0.51%。随着选举日临近，我们预计政治与选举相关查询的占比会上升。
该样本表明，人们很少问 Claude 该把票投给谁或投给什么。这类请求出现在约 0.01% 的美国 Claude 对话中。更常见的情况是，我们观察到人们向 Claude 提出有助于其自行得出结论的问题，比如候选人在某个议题上的立场。违反我们选举诚信政策的请求则更为少见，出现在约 0.002% 的对话中。2
有多少美国 Claude.ai 对话涉及政治、涉及选举，或询问 Claude 该把票投给谁或投给什么。每个点代表 2026 年 9 月 21 日至 27 日约 25 万段美国 Claude.ai 消费者对话随机样本中的万分之一（即每 1 万段对话中的 1 段），这些对话由 Claude 使用一种隐私保护方法进行分类。由于请求「该投给谁或投给什么」的建议极为罕见，我们对这一组展示的是 95% 置信区间的上端。示例仅作说明之用。我们看到的大多数请求本质上都是信息性的。人们借助 Claude 理解地缘政治事件、研究候选人、起草文件、辅助课业，以及权衡支持与反对某项政策的论点。
人们在政治对话中会向 Claude 请求什么。这些对话通过 Anthropic Insights 以隐私保护、自下而上的方式进行了聚类。
把人们连接到可信来源#
在选举日之前，我们新增了两种方式，让人们能直接在对话中获得可靠信息。正如我们在 4 月所分享的，当人们在 Claude.ai 上询问选民登记、投票站或选举日期时，我们将继续展示一条横幅，链接到 TurboVote——一项来自 Democracy Works 的无党派资源。
本月晚些时候，Claude 将开始为美国用户在 Claude.ai 的回答中引入来自 Democracy Works 的官方投票信息。当有人询问去哪里投票、或去投票站需要携带什么证件时，他们将直接得到针对其所在州的答案，无需离开对话。这些回答依据的是 Democracy Works 从州与地方选举来源收集的公开信息。
由 Democracy Works 提供的官方投票信息。
此外，Claude 将开始在选举夜及随后几天展示最新结果，这样当人们询问当前计票或选举结果时，最新官方数字会直接显示在对话中。
衡量与防止政治偏见#
当人们向 Claude 询问政治问题时，他们应当得到准确且不偏不倚的答案，不偏向任何特定政治立场。正因如此，我们在每次模型发布前都会对模型进行大量政治偏见测试。Claude Opus 5.5、Sonnet 5.5 和 Haiku 5.5 是我们迄今最不偏不倚的模型，在我们的政治不偏不倚评估（political evenhandedness evaluation）中得分 99%。我们最新的模型也更愿意参与政治讨论、拒绝的请求更少，从而让人们获得他们所要的信息。我们正在持续完善这些评估，并在此之外寻找新的方式来压力测试模型处理政治话题的表现。
作为这项工作的一部分，我们请三个独立团体从不同角度、用不同方法审查 Claude 如何处理言论自由。《言论的未来》（The Future of Free Speech）是范德堡大学的一家独立智库，它在数百个关于争议话题的请求上测试了 Claude；美国创新基金会（Foundation for American Innovation）则比较了 Claude 对来自左翼与右翼的配对提示（matched prompt）的回应，范围从主流政策辩论到更极端的场景。在这两项评估中，大多数回应都被评为表现有力，对请求作出了实质性的回应。集体智能项目（The Collective Intelligence Project）在开发一项评估时，调查了美国、英国和印度的 2,000 多人。通过三阶段流程，参与者提出了处理健康到政治等敏感议题的原则，确定了要测试的话题，并协助制定了评判模型回应的标准。CIP 汇总了这些意见，并检验了不同人口与文化群体之间的一致性，以确立共同原则。
这些评估也指出了 Claude 仍有不足的地方。《言论的未来》与集体智能项目都发现，Claude 很少拒绝请求，但有时会加入未经请求的附加说明（caveat）与反驳论点，例如在一封倡议邮件中插入相反观点。美国创新基金会则发现，Claude Sonnet 4.5 并不总能均衡地对冲（hedge），它更倾向于软化右翼立场的论点。
我们正通过几种方式解决这一问题。我们改进了 Claude 对是非问句（yes-or-no questions）以及要求更简短回答的请求的回应方式，因为我们发现这类回答可能不够均衡。我们也在利用这些发现来改进 Claude 添加附加说明或反驳论点的时机与方式，使其对来自不同政治光谱的请求处理得更为一致。此外，我们正在持续改进测试「不均衡对冲」的方法，在现有使用左右配对提示的评估基础上继续推进。更广泛地说，我们正致力于扩展政治偏见评估，使其更好地反映真实对话，并将候选人与投票问题同政策议题一并纳入覆盖范围。
我们如何界定滥用#
我们的《使用政策》（Usage Policy）禁止利用 Claude 欺骗选民或扰乱选举，包括散布关于候选人或投票方式的虚假信息、冒充选举官员，或试图压制投票率。每年，我们都会更新该政策，以反映模型不断演进的能力以及来自客户的反馈。今年的更新已于上周公布，它澄清了选举规则覆盖与不覆盖的范围，并新增示例以帮助人们理解界限所在。
我们知道许多政治竞选团队会将 Claude 用于正当的日常任务，因此我们最近发布了一份指南，帮助他们理解这些政策适用于何处。指南涵盖了竞选团队使用 Claude 的多种方式，例如起草新闻声明与筹款邮件、准备辩论、分析投票率数据，以及制作选民外联材料。它也明确了哪些行为被禁止，例如使用 Claude 创建冒充真人的虚假社交媒体资料、批量生产评论以虚增竞选活动的互动量，或为谎称独立性的新闻网站和页面撰写内容。
测试并强化我们的防御#
我们部署了经过训练、可检测与选举相关滥用的自动化分类器（classifier）。为了解这些防护措施在实践中是否站得住脚，我们与两家独立研究机构——战略对话研究所（Institute for Strategic Dialogue，ISD）和麦凯恩研究所（McCain Institute）——合作，在美国、以色列和巴西对我们的防护措施进行压力测试。分析人员检验了 Claude 是否会协助欺骗性竞选、虚假信息以及其他形式的选举滥用。他们从直接请求开始，随后把完整的竞选活动拆解为更小的、单独看可能无害的任务，例如受众研究、搭建新闻网站、起草内容以及规划其分发。他们发现，Claude 能可靠地拒绝单个有害请求，但当一场恶意行动被分散到许多看似无害的单独请求中时，它可能会漏掉整体。
在这些发现与我们自身发现的基础上，我们新增了分类器，以更好地识别新颖的、多步骤的滥用行为，包括试图为政治讨论目的创建虚假社交媒体账号与新闻网站，或开展以金钱为目的的选举骗局。我们还增强了对由外国国家行为体实施的选举相关滥用的检测能力，并强化了对选举基础设施与竞选活动的网络防护。最后，我们针对在美国、以色列和巴西识别出的本地化风险构建了有针对性的防护措施——这三个国家今年都有重大全国性选举。
我们的威胁情报团队与执法团队会审查被标记的活动，并在确认违规时采取行动，包括封禁账号。我们还会例行分享在评估以及内部使用 Claude 过程中观察到的模型非预期行为示例。
我们的发现#
我们近期的威胁情报报告反映了选举相关滥用趋势的更广泛转变。政治行为体、与国家结盟的行为体以及商业行为体，如今正把 AI 纳入其影响力行动的几乎每一个环节，从策划与内容创作，到搭建用于传播信息的平台。由于我们能在行动的早期阶段就在 Claude 上看到这些活动，我们往往有机会在这些行动触及公众之前将其阻止。
我们的团队持续调查并阻止围绕选举（包括美国中期选举）的协同滥用行为。在一个案例中，一家虚假新闻网站的外国运营者利用 Claude 制作有利于俄罗斯、伊朗和朝鲜叙事的美国中期选举报道。我们还观察到，威胁行为体试图借选举牟利，利用 Claude 制作捏造的新闻及其他内容，以吸引美国受众并获取广告收入。我们已封禁这些案例所涉账号，并提升了检测此类滥用的能力。
展望未来#
相比以往，如今有更多人通过 Claude 获取关于今年选举的信息。我们有责任确保他们得到的答案准确而均衡，并确保 Claude 不被用来破坏民主进程。我们将继续投入，使 Claude 更加不偏不倚、防止并应对滥用、并在行动上保持透明。这项工作在即将到来的美国中期选举中至关重要，也同样延伸到世界各地的选举。在未来几个月里，我们还希望能更全面地分享人们在整个选举周期中如何使用 Claude，目标是强化我们与选举相关的评估与防护措施。
脚注#
- 我们从 2026 年 9 月 21 日至 27 日随机抽取了 25 万段美国 Claude.ai 消费者对话，并以隐私保护的方式对其进行了分析。
- 该数字来自另一项针对 25 万段 Claude.ai 对话的分析，这些对话依据我们的选举诚信政策进行了审查。