Claude 宪章代表着 AI 对齐领域的一次范式转变。与 2023 年的宪法 AI 方法不同，新宪章不再仅仅列出独立的原则，而是要求模型理解我们希望其以某种方式行为的原因。这种从规则导向到理由导向的转变，对约束的工程化实现提出了全新的要求。在本文中，我们将深入探讨宪章背后的 JSON 约束格式与 XML 执行标签的设计细节，解析这些结构化约束如何在运行时被解析并最终转化为模型行为的硬边界。
JSON 结构化约束的设计哲学
新宪章采用 JSON 格式作为约束定义的基础载体，这一选择并非偶然。JSON 的键值结构天然适合表达层级化的价值优先级体系，同时也便于在训练流水线中进行程序化处理。宪章中的核心约束被组织为四层优先级结构：第一层是广泛安全，要求模型不破坏当前 AI 开发阶段的人类监督机制；第二层是广泛伦理，要求模型诚实、依循良善价值观行事；第三层是合规性，要求模型遵循 Anthropic 的具体指南；第四层是真诚帮助，要求模型惠及与其交互的终端用户。当这些层级发生冲突时，模型被设计为优先执行较高层级的约束。
这种 JSON 结构化约束的关键优势在于其可组合性与可验证性。每个约束条目都包含唯一的标识符、约束类型、优先级权重以及触发条件。例如，对于禁止协助生物武器攻击这一硬约束，其 JSON 表示会明确标注其为不可违背的「hard_constraint」类型，并附带详细的边界条件定义。这种显式的结构化表达使得约束能够在训练数据生成阶段被精确匹配和验证，同时也为后续的自动化审计提供了机器可读的基础。
在工程实践中，JSON 约束格式还需要支持条件触发与上下文敏感的评估。宪章中的许多约束并非绝对禁止，而是需要在特定情境下进行权衡。例如，「平衡诚实与同理心」这一约束要求模型在面对敏感信息披露时，能够根据上下文判断何时应坦诚相告、何时应适度保留。这种条件逻辑通过 JSON 中的「when」与「conditions」字段实现，每个条件定义都包含触发场景、评估函数与响应策略三个组成部分。训练系统会根据输入提示的语义特征动态匹配这些条件分支，从而实现约束的情境化应用。
XML 执行标签的运行时生效机制
与 JSON 约束定义格式相配套，Anthropic 引入了 XML 执行标签作为约束生效的运行时控制机制。这种设计借鉴了 XML 的自描述特性，通过在模型输入上下文中嵌入结构化的执行指令，引导模型在生成过程中遵守相应的约束。XML 标签被设计为模型可直接识别并响应的特殊 token 序列，其语义在预训练阶段即被内化到模型的权重中。
XML 执行标签的核心功能是将 JSON 格式的抽象约束转化为具体的生成指导。在每次模型调用时，系统会根据当前对话上下文从宪章中选取相关的约束条目，将其转换为对应的 XML 执行标签并注入到系统提示中。这些标签采用嵌套结构，外层标签定义约束的优先级与生效范围，内层标签则包含具体的执行指令与边界检查点。例如，一个涉及敏感信息处理的约束可能会生成如下形式的 XML 标签：系统会在模型生成路径上设置检查点，当模型输出触及某些敏感模式时自动触发约束评估机制。
运行时解析的关键在于标签的即时编译与动态注入。与静态的提示工程不同，XML 执行标签是在每次推理调用时根据实时上下文动态生成的。这一过程涉及三个核心步骤：首先，上下文分析模块会解析当前对话的语义特征，识别可能涉及的约束领域；其次，约束匹配引擎会根据分析结果从宪章中抽取相关的约束条目；最后，标签生成器会将匹配到的约束转换为模型可识别的 XML 标签序列。这一流水线的延迟通常控制在毫秒级，以确保不会对整体响应时间产生显著影响。
XML 标签的设计还需要支持约束的优先级路由与冲突解决。当多个约束同时适用于某一生成场景时，标签系统会根据宪章规定的优先级顺序进行裁决。这种优先级路由是通过 XML 标签的嵌套顺序与特殊属性实现的，高优先级的约束会被放置在更靠近模型生成层的内层位置，从而获得更大的权重影响力。当约束之间存在逻辑矛盾时，系统会调用预设的冲突解决策略，通常是退回到更高层级的通用原则进行判断。
硬约束与软约束的工程化区分
新宪章的一个关键设计是将行为约束区分为「硬约束」与「软约束」两种类型，这一区分对工程实现有着深远的影响。硬约束定义了模型在任何情况下都绝对不应突破的底线，例如永远不得提供对生物武器攻击的重大协助。这类约束在 XML 标签体系中被标记为「enforced=true」，并配有独立的边界检查机制。模型的生成 logits 会在输出层接受额外的约束过滤，任何可能导致硬约束违规的 token 序列都会被直接屏蔽。
软约束则代表模型应当遵循但并非绝对禁止的行为准则。宪章中的大多数伦理原则都属于此类。软约束的生效机制相对柔和，主要通过在训练数据中增加符合约束的示例权重来实现。XML 标签对于软约束采用「guided」模式，即在生成过程中通过注意力权重调整来提升符合约束的输出路径的概率，但不直接屏蔽任何输出选项。这种设计允许模型在特殊情况下做出违反软约束的判断，只要其能够提供充分的理由说明。
工程实现中需要特别注意的是，硬约束与软约束的边界并非一成不变。宪章中明确指出，某些高风险行为会从软约束升级为硬约束，这一升级过程由专门的评估委员会根据模型能力演进与社会风险变化动态决定。为支持这种灵活性，JSON 约束格式中预留了「escalation_policy」字段，定义了约束类型变更的触发条件与审批流程。XML 标签生成器会实时读取这一配置，确保运行时生效的约束类型与最新的治理决策保持同步。
约束解析的性能优化参数
在大规模部署场景下，约束解析的性能直接影响模型服务的成本与延迟。经过多轮优化，Anthropic 形成了若干关键的工程参数。首先是约束预加载策略：系统会在模型服务启动时将宪章全文及其 XML 标签映射表加载到内存中，避免每次请求都进行完整的文件读取与解析。预加载的粒度通常按照约束的功能模块进行划分，以便在上下文分析阶段仅加载可能相关的约束子集。
其次是标签缓存机制。由于相似的对话上下文往往会触发相同的约束集合，系统实现了基于语义哈希的标签缓存。上下文分析模块会计算当前对话的语义向量签名，如果命中缓存则直接返回预生成的 XML 标签序列，否则执行完整的约束匹配与标签生成流程。缓存的命中率在典型工作负载下可达七成以上，这使得平均约束解析延迟降低了约四十毫秒。
第三是并行化约束评估。对于需要同时评估多个约束的场景，系统采用了并发执行策略。约束匹配引擎会将所有待评估的约束分发到独立的执行线程中，利用现代处理器的并行计算能力同时完成多个约束条件的评估。这一设计在约束数量较多时效果尤为显著，当需要同时考虑五个以上约束时，并行化策略可将评估耗时压缩至串行执行的三分之一左右。
监控指标与回滚策略
约束系统的线上运行需要配套的监控体系来确保其有效性。核心监控指标包括约束触发频率、约束冲突率以及约束违规率三个维度。约束触发频率记录每种约束被激活的次数分布，用于识别可能过于宽泛或过于狭窄的约束定义。约束冲突率衡量同时触发的约束之间发生逻辑矛盾的比例，是调整约束优先级配置的重要依据。约束违规率则追踪模型输出在硬约束检查中被屏蔽的比例，这一指标的异常升高可能预示着模型能力的漂移或对抗性攻击的出现。
当监控系统检测到异常时，系统支持多个层级的回滚策略。第一层是约束参数回滚，允许将特定约束的优先级权重或生效范围恢复到历史配置。第二层是约束版本回滚，当新版本的约束定义引入意外问题时，可快速切换到上一稳定版本。第三层是完整功能回滚，会临时禁用 XML 执行标签机制，切换到仅依赖预训练对齐的保守生成模式。每层回滚都配有自动化触发器与告警通知，确保问题能够在分钟级别内得到响应。
宪章的 XML 执行标签与 JSON 约束格式共同构成了一套完整的运行时约束生效机制。这种将抽象价值观转化为可执行代码的设计思路，代表了 AI 对齐领域工程化实践的重要进步。随着模型能力的持续演进，这套约束系统也需要不断迭代优化，但其核心理念 —— 通过结构化的约束定义与精确的运行时解析来实现可控的 AI 行为 —— 将为未来的 AI 治理提供重要的技术参考。
资料来源：Anthropic 官方宪章发布公告与宪章全文（CC0 1.0 许可）。