美国人工智能公司Anthropic周四公布的一份威胁情报报告显示，与中国政府安全系统有关的行动者曾利用其Claude人工智能模型进行舆情监控、目标筛选和海外活动情报收集，其中包括监测海外异议人士以及“李老师不是你老师”账号。
Anthropic称，这些行动发生在2025年12月至2026年8月之间。公司表示，相关账户已经被封禁，并根据发现的行为特征建立了新的检测机制。
这份报告并不是说中国政府已经建立了一个由Claude全面驱动的全国性监控系统。Anthropic对不同案件的归因也使用了不同置信度。
但报告披露的具体操作显示，AI已经开始进入一些传统上由人工分析人员完成的政府安全工作。
这可能比单纯使用AI写报告更值得关注。
从搜索信息到生成“管控”建议
Anthropic称，在一个被其编号为GTG-14021的案件中，三个与中国地方公安、国安系统有关的账户使用Claude开展“维稳”和跨国压制活动。
其中一个地方网警单位使用Claude Code和自定义工具建立舆情监测流程，查询政府监控数据库，并生成每日报告。
Anthropic还称，该单位监测了一个海外异议账号，并将相关内容纳入自动化分析。
报告配图显示，被监测的账号包括X平台上的“李老师不是你老师”（@whyyoutouzhele）。Anthropic称，该账号长期汇总中国境内的抗议视频和受到审查的新闻。
在另一个案例中，一名与中国警务系统有关的人员让Claude针对10名中国公民提出所谓“control”措施。Anthropic称，相关建议包括阻止上访、约谈以及密切监控这些人的行动和通信。
这里需要区分一个重要事实。
Anthropic的报告证明的是：有人向Claude提出了这些任务，并成功获得了相关输出。
公开资料并不能证明这些AI生成的建议随后全部被政府部门实际执行。
这也是理解这份报告时需要保持的证据边界。
但从技术角度看，变化已经相当明显。
过去，政府安全人员可能需要人工搜索社交媒体、整理人员资料、分析不同事件之间的关系，然后制作报告。
现在，一部分工作可以交给AI完成。
Reuters对Anthropic报告的报道指出，中国相关行动者被指利用Claude开展监控和信息收集，涉及维吾尔人、藏人、台湾政治人物以及其他活动人士。
Axios则报道称，Anthropic认为AI正在使国家支持的监控行动变得更加高效和低成本，而且这些行动并不一定需要最先进的AI模型。
AI开始进入安全部门的日常工作
Anthropic报告中更值得注意的一处描述，是一家地方国安机构制作了一份内部AI使用手册。
按照Anthropic的说法，这个机构使用Claude生成每日“态势感知”简报，并按照政府内部模板整理信息。
另一个相关行动则利用Claude处理来自微博、X、YouTube、Telegram和Facebook等平台的信息，每天分析15至30多篇海外新闻，并将异议人士、活动人士、少数族裔和海外华人社群等列入监测范围。
Anthropic对这一案件的判断是中等置信度：该行动更可能由一家服务政府客户的承包商实施，而不是政府机关直接实施。公司认为，这些客户可能与国家安全、统战或宣传系统有关。
这一点很重要。
因为如果把所有案例简单概括为“中国政府正在使用Claude进行大规模监控”，实际上就超出了Anthropic报告本身能够支持的范围。
报告描述的是多个账户、多个行动以及不同程度的政府关联。
有些是直接与地方公安或国安系统相关的账户；
有些则被判断为政府承包商；
还有一些行动，Anthropic只给出了较低置信度的归因。
这种区别在报道政府监控问题时尤其重要。
温哥华活动也进入了AI分析范围
这次事件的另一个特点，是监控并没有停留在中国境内。
Anthropic称，相关人员曾要求Claude收集海外民主活动的地点信息，包括加拿大温哥华一次亲民主游行的集合地点、路线和终点。
报告还提到土耳其的维吾尔文化活动，以及奥斯陆自由论坛相关活动。
这说明相关操作者使用AI处理的并不仅仅是网上文章。
他们还试图获得现实世界活动的行动情报。
在Anthropic的描述中，这些信息被称为“pre-operational venue intelligence”，也就是在行动之前对活动地点进行侦察。
如果这一描述准确，那么AI在这里承担的角色已经从信息检索进一步向情报分析工具靠近。
这也是这份报告与普通“AI生成内容”新闻最大的区别。
AI不再只是帮助工作人员写一份已经完成的报告。
它开始参与收集资料、整理目标、评估信息，并形成下一步行动所需要的材料。
AI真正改变的可能是监控成本
政府部门使用AI本身并不新鲜。
世界各国政府都在尝试利用人工智能处理海量数据，包括犯罪调查、网络安全、诈骗识别和公共服务。
因此，问题并不是政府是否应该使用AI。
更重要的问题是，AI被用于什么目的，以及这种使用是否受到法律和程序约束。
传统监控的一个现实限制是人力。
分析人员需要搜索信息、阅读材料、建立档案并撰写报告。
当AI可以自动处理这些任务时，监控系统能够处理的数据规模可能扩大，而增加分析对象所需要的人力也可能下降。
Anthropic威胁情报部门负责人Jacob Klein告诉Axios，AI可以使政府监控更加具有成本效益和效率。
这意味着，AI带来的变化可能并不是让政府突然拥有一种过去完全不存在的监控能力。
更现实的变化是：
过去已经存在的监控能力，可能变得更快、更便宜、更容易扩大。
这也是这次事件值得关注的地方。
但“能做到”并不意味着“有权做到”
AI能够处理大量公开信息，并不意味着政府因此自动获得了收集、关联和长期保存这些信息的权力。
例如，一个人参加民主游行，公开发布活动信息，这些内容可能可以被普通互联网用户看到。
但把这些公开信息自动汇总成个人档案，再与其他数据库进行关联，并进一步给这个人打上“风险”标签，是另一件事情。
其中涉及的已经不仅是技术能力，还包括隐私、行政权力和程序正义。
尤其是在政府使用AI对个人进行风险评估的情况下，一个关键问题是：
如果AI判断错误，个人是否能够知道原因并获得纠正？
如果一个人被系统列入“重点关注”名单，他是否有机会知道自己被列入其中？
如果AI使用错误数据，谁负责？
如果政府人员最终依据AI生成的分析采取行动，责任由谁承担？
这些问题目前并没有因为AI进入政府系统而自动得到答案。
相反，AI越容易规模化处理数据，这些问题就越重要。
Anthropic也承认自己的系统出现了漏洞
这份报告还有一个容易被忽略的部分。
Anthropic并没有声称Claude能够完全阻止这类使用。
公司承认，在部分案件中，模型最初拒绝了相关请求，但操作者通过进一步提示成功获得了功能性输出；另一些账户则在多个会话中持续获得模型响应。
Anthropic表示，公司已经封禁相关账户，并将这些行为模式加入新的安全检测机制。
这意味着，问题并不只是“政府为什么要使用AI”。
同样重要的是：
AI公司能否持续识别和阻止高风险使用？
这可能成为未来AI治理中的一个长期问题。
因为模型越强，能够帮助用户完成的任务越复杂。
一旦这些能力被用于网络攻击、监控、政治操纵或其他高风险活动，传统的内容审核方式可能越来越难以应对。
AP也指出，Anthropic此次报告涉及网络攻击、监控、政治影响行动以及生物研究等多个领域，显示AI滥用正在从单一的内容生成扩展到更加复杂的现实世界任务。
中国的案例提出了一个更大的问题
从目前公开信息来看，没有证据表明Claude已经成为中国政府普遍使用的维稳工具。
但Anthropic披露的这些案例至少说明，一些与中国政府安全体系有关的行动者正在尝试把商业AI模型接入自己的工作流程。
这一步本身就值得注意。
因为传统的数字监控已经可以收集大量信息，而生成式AI和AI代理进一步增加了信息处理和自动化能力。
过去的问题可能是：
“网上发生了什么？”
AI可以帮助回答这个问题。
下一步可能变成：
“哪些人值得关注？”
再下一步可能是：
“应该如何处理？”
每向前一步，AI距离行政决策就更近一步。
因此，真正需要建立的边界并不是“政府能不能用AI”，而是政府可以把AI用于什么，以及哪些决定必须由人依据明确法律作出。
如果AI被用于发现网络诈骗、分析犯罪线索或处理公共投诉，这可能提高政府效率。
如果AI被用于根据政治观点给公民分类、预测谁可能参与抗议，并据此采取行政措施，那么涉及的就已经是公民权利问题。
两者使用的可能是同一种技术，但法律风险完全不同。
AI可能成为政府最有效的工具，也可能成为最难监督的工具之一
Anthropic此次报告的意义，并不在于证明中国已经建立了一个完整的AI维稳体系。
目前没有这样的证据。
它更像是一次早期预警：
人工智能正在从办公工具进入国家安全和社会治理的实际工作流程。
中国的案例只是其中之一。
Anthropic还披露了伊朗等国使用Claude开展监控的情况。Reuters报道则指出，相关行动涉及不同国家的异议人士、记者和活动人士。
这意味着，这不是一个单纯的中美技术问题。
它正在成为一个全球性的AI治理问题。
未来真正重要的竞争，可能不只是哪个国家拥有更强的模型。
还包括：
谁可以使用这些模型；
哪些行为属于合法的公共安全工作；
哪些行为构成对个人权利的侵犯；
AI做出的判断如何被审查；
以及当AI参与行政决策时，最终由谁承担责任。
AI能够让政府看到更多、处理更多，也能够让政府更快采取行动。
但技术能力的增长，并不应当自动转化为行政权力的增长。
这也是这份报告最值得关注的地方。
当AI开始替政府筛选目标、分析风险和生成行动建议时，它就已经不再只是一个更聪明的办公软件。
问题也随之变成：
政府拥有了更强的AI之后，谁来确保它仍然受到法律的约束？