本文來自微信公眾號：觀網(wǎng)財經(jīng)，作者：萬肇生

當(dāng)閉源云端大模型可能隨時封禁賬號時，本地開源大模型的價值愈發(fā)凸顯。

4月15日，有用戶在科技社區(qū)Hacker News發(fā)文稱，美國AI企業(yè)Anthropic更新了用戶策略，在其閉源大模型Claude的使用流程中引入身份驗證機制，這一舉措引發(fā)社區(qū)對隱私風(fēng)險的廣泛擔(dān)憂。

依據(jù)Claude官方幫助中心的說明，在特定情況下，Claude會觸發(fā)身份驗證流程，該驗證由第三方服務(wù)商Persona執(zhí)行，用戶需提交政府簽發(fā)的身份證、護照、駕照等原件，同時完成“實時人臉認證”以核實真實身份。

Claude官方明確表示，不接受復(fù)印件

Anthropic指出，此舉旨在防范濫用、執(zhí)行使用政策，且身份驗證并非對所有用戶強制要求，僅針對特定場景觸發(fā)，例如訪問部分高級功能、進行平臺完整性檢查或其他安全合規(guī)措施。同時，Anthropic聲稱用戶的個人數(shù)據(jù)不會用于模型訓(xùn)練，也不存儲在自身系統(tǒng)中，而是由Persona處理。

然而，社區(qū)內(nèi)眾多用戶仍對隱私風(fēng)險、數(shù)據(jù)共享及政策透明度表達了強烈擔(dān)憂，尤其對Persona的可靠性提出質(zhì)疑。

強監(jiān)管背景下的隱私泄露隱憂

有用戶表示，Persona會將數(shù)據(jù)分發(fā)給多達17個子處理器，這超出了用戶與Anthropic之間的直接信任范圍。此外，Persona曾在LinkedIn、Discord等場景的使用中發(fā)生過嚴(yán)重數(shù)據(jù)泄露事件，導(dǎo)致上億條用戶個人信息被黑客出售牟利。如今，實時自拍結(jié)合身份證的驗證方式可能形成更龐大的生物識別數(shù)據(jù)庫，將如此重要的數(shù)據(jù)庫交由Persona處理，未來被濫用的風(fēng)險不容忽視。

另一方面，Anthropic未明確說明“哪些具體場景”會觸發(fā)驗證，這一點最讓用戶不安，“最關(guān)鍵的問題，他們恰恰沒有給出答案?！?/p>

有人猜測，Anthropic此舉是為了阻止中國、朝鮮、俄羅斯、伊朗等部分國家和地區(qū)的用戶通過代理訪問Claude，以規(guī)避違反美國法律的風(fēng)險；也有人懷疑存在“身份收割”情況，認為Anthropic是為了事后能封禁用戶而提前獲取個人信息。

即便用戶完成認證，仍可能因“地區(qū)不支持”被封號。

值得注意的是，討論中一位用戶分享了個人經(jīng)歷：他15歲兒子的付費賬號因被“檢測到兒童使用信號”而暫停，需提供身份證證明年滿18歲才能恢復(fù)。該用戶還援引官方郵件內(nèi)容稱，“我們團隊發(fā)現(xiàn)您的賬號被兒童使用，違反規(guī)則，因此暫停Claude訪問”，這引發(fā)了關(guān)于Claude是否成為“18禁”服務(wù)的討論。

不過，Anthropic的做法并非個例。近年來，AI企業(yè)面臨著日益嚴(yán)格的監(jiān)管壓力，包括歐盟AI法案、美國各州數(shù)據(jù)隱私法，以及對兒童保護、內(nèi)容濫用和國家安全風(fēng)險的關(guān)注。但Anthropic目前僅稱驗證針對部分場景，未來是否會擴大范圍，尚無法確定。

探索隱私與便利性的平衡之道

從長遠來看，要求實名驗證確實能幫助平臺更好地執(zhí)行使用政策，未來可能加速AI生態(tài)的分層。對普通用戶而言，這可能意味著使用Claude高級功能的門檻提高；對企業(yè)用戶來說，合規(guī)成本增加，可能推動更多組織轉(zhuǎn)向開源替代方案。正如用戶所言，“是時候認真考慮搭建自己的本地大模型了。”

對此，有用戶在討論中直接推薦阿里的Qwen3.5作為首選替代方案，稱其在代碼理解、推理和多文件編輯方面表現(xiàn)出色，“它能在普通硬件上本地運行，性能接近2025年中期的Claude Sonnet，盡管速度可能稍慢。”雖然本地模型仍在追趕云端閉源模型，但已成為可靠的后備選擇。

退一步講，本地部署雖然在性能和門檻上與云端存在差距，但隱私保護和穩(wěn)定性是其核心優(yōu)勢。以往普通用戶無需特別關(guān)注云端的隱私問題，而如今一位開發(fā)者感慨，云端服務(wù)“先索要個人信息，再決定是否封號”的模式令人不安，本地模型則徹底消除了這種“信任鏈條”的脆弱性。

本地部署的成本控制也是重要考量因素。Claude的訂閱計劃雖提供大量token，但長期使用費用較高，且存在突發(fā)限額風(fēng)險。相比之下，本地運行開源模型只需一次性硬件投入，后續(xù)推理成本幾乎為零。隨著技術(shù)工具生態(tài)的成熟，本地部署的門檻還將進一步降低，“確實有學(xué)習(xí)成本，但一旦成功運行就再也回不去了”，這成為許多用戶的真實感受。

如今，一邊是受嚴(yán)格監(jiān)管、需實名驗證、存在潛在隱私風(fēng)險且可能隨時封號的云端大模型，另一邊是去中心化、本地運行、雖速度稍慢但穩(wěn)定安全的開源模型。追求安全穩(wěn)定的開發(fā)者無疑會選擇后者，但兩者并非零和競爭。對開發(fā)者、企業(yè)和用戶而言，最優(yōu)策略仍是根據(jù)場景靈活組合，畢竟兩條腿走路才能走得更遠。