Clio：保护隐私的真实世界 AI 使用观察

引言

尽管社会各界对 AI 系统的影响广泛关注，但关于模型在实际中究竟如何被使用，公开可得的数据却出奇地少。哪些能力在经济活动中获得了最多的实际应用？不同社群和文化之间的使用情况有何差异？人们预期的种种益处与风险，哪些在具体数据中得到了最多的印证？这种理解上的匮乏尤其引人注目，因为模型提供商本可以借助其掌握的使用数据来回答这些问题。然而，提供商在分析这些数据并分享由此得出的潜在洞察方面面临重大挑战：

首先，用户会向这些系统分享敏感的个人及商业信息，这就在隐私保护与提供商需要了解其系统使用情况这两者之间形成了根本性的张力。其次，让人类审阅对话可能引发伦理问题，因为这项任务不仅重复性高，审阅者还可能接触到令人不安的内容。第三，即便公开使用数据符合公共利益，提供商也面临不愿发布此类数据的竞争压力，因为这类数据可能向竞争对手泄露其用户群体的相关信息。最后，数据规模之庞大使人工审阅在实践中不可行——每天发送的消息多达数百万条，远远超出任何人类团队能够有意义地分析的范围。

为应对这些挑战，我们提出了 Clio（Claude 洞察与观测）。Clio 是一个系统，它利用 AI 助手自身在保护用户隐私的同时，呈现出数百万次模型交互中的汇总洞察（图 1 和图 2）。与 Google Trends 提供有关网络搜索行为的汇总洞察类似，Clio 揭示了 AI 助手在现实世界中被使用的模式。随后，Clio 通过一个界面将这些模式可视化，使人们既能发现感兴趣的特定模式，也能发现未知的未知风险（图 3）。

首先，我们描述了对 Clio 输出结果的评估，包括 Clio 所产生洞察的忠实度（附录 C），以及通过实证方式验证最终的 Clio 输出不包含任何私人用户数据（第 2.3 节和附录 D）。例如，Clio 以 94%的准确率重建了一个合成数据集中真实的主题分布，并且在对 5,000 次对话的审计中，没有产生任何包含私人数据的聚类（第 2 节；图 4 和图 5）。接下来，我们通过两大类广泛的使用案例展示了 Clio 的能力及其现实影响：1. 理解广泛的使用模式（第 3 节；图 6 和图 7）：通过对数百万次对话进行聚类和可视化，Clio 揭示了人们在现实世界中如何实际使用 AI 助手，而无需人工审阅者阅读数百万条用户对话。具体而言，我们分享了 Clio 在 Claude.ai 免费版和专业版上识别出的最常见的高层次使用场景。我们发现编程和商业用例占据主导地位，在调试代码、起草专业电子邮件和分析商业数据等领域活动尤为显著。通过比较不同语言间的对话，我们还发现了显著的差异

Anthropic 执行严格的内部隐私管控。我们的隐私政策允许我们分析汇总且匿名化的用户交互，以了解相关模式或趋势。我们持续依照隐私和数据保留政策管理数据，并保持默认不使用用户对话训练我们生成式模型的做法。由于我们的研究重点是个人使用中的模式，本文分享的结果不包括来自商业客户（即团队版、企业版及所有 API 客户）的活动数据。更多信息，见附录 F。

体现在不同语言社群使用 Claude 的方式上。例如，日语和中文对话更有可能讨论老年护理话题。

2. 改进 Anthropic 的安全系统（第 4 节；图 8）：我们分享了三个案例研究，说明我们如何利用 Clio 增强 Anthropic 的安全工作：检测在单次对话层面不可见的协同滥用行为，在新能力发布及重大世界事件临近等不确定性增加的时期监测未知的未知风险，以及识别我们现有安全分类器中过度触发和触发不足的模式。Clio 的洞察已促成我们系统采取具体的执行行动；例如，我们发现并封禁了一个自动化账号网络，该网络企图滥用 Claude.ai 的免费版本来生成针对搜索引擎优化的垃圾内容。

最后，我们讨论了 Clio 的局限性（第 5 节），并详细讨论了 Clio 所带来的伦理考量与潜在风险（第 6 节），以及相应的缓解措施。例如，我们讨论了类 Clio 系统可能被滥用的风险、额外的潜在隐私顾虑等等。最终，我们得出了构建并公开 Clio 的理由，其核心在于它为我们及其他模型提供商所带来的诸多有益于社会且能增强安全性的功能。展望未来，随着 AI 系统变得愈发强大和普及，对其实际使用情况进行实证理解的需求只会与日俱增。虽然部署前测试如红队测试[Ganguli 等，2022]和评估仍然至关重要，但部署后监测[Stein 等，2024]提供了一种必不可少的补充，它能够揭示出预先设定场景可能未能捕捉到的真实使用模式和风险——这些洞察反过来又能为未来的部署前测试和防护措施提供参考。我们将 Clio 作为一种大规模实现隐私保护式洞察的方法提出，并通过与研究界分享我们的方法和持续的研究发现，希望能为该领域正在兴起的实证透明文化做出贡献。

Clio 的高层次设计

AI 助手可用于极其广泛的任务，从编写代码到策划婚礼，再到进行科学实验的头脑风暴。这种多样性使得理解这些系统实际上是如何被使用的、以及它们可能带来何种风险变得颇具挑战性。传统的部署前评估方法，如基准测试和红队测试，虽然价值重大，但本质上存在局限性，因为它们只能测试我们事先想到要去检验的问题。

Clio 通过支持对真实世界 AI 使用情况进行自下而上的分析来应对这一挑战。给定大量用户与模型之间的对话，Clio 能够在保护用户隐私的同时识别出广泛的模式和趋势。例如，Clio 可以揭示大量用户正在使用 Claude 来调试代码，或者揭示跨多个账号的协同尝试，企图将系统用于不被允许的目的。

支持对未知的未知进行探索性搜索

Clio 旨在使分析人员能够发现未知的未知——包括模型提供商未曾预料到的风险或应用。为此，Clio 实施了若干设计原则，以促进意义建构[Weick 等，2005]和探索性搜索[Marchionini，2006；White 和 Roth，2009]——即分析人员可以从宽泛的问题出发，逐步迭代发现模式，而无需事先知道该寻找什么。

自下而上的模式发现 与测试预定义能力或行为的传统机器学习基准测试不同，Clio 旨在呈现从实际使用数据中自然产生的模式。这种方法有助于识别 AI 系统的预期和非预期用途，而无需我们事先知道该寻找什么。Clio 提供的聚类及其描述本身就可以作为对数据集的一种详细但保护隐私的呈现方式而具有价值，也可以用来识别值得我们安全团队进一步调查的关注领域。

一套涵盖几十个高层次模式的集合（例如，解释科学概念并开展学术研究）开始，逐步深入到成千上万个更细分的类别（例如，解释和分析癌症免疫学研究与治疗方法）。

交互式探索 一旦这个模式层级结构建立起来，Clio 便提供了一个交互式的二维界面，供人们探索和理解它。这既支持有针对性的调查（例如，“按拒绝回答的比例给聚类上色”），也支持通过可视化和导航实现偶然发现（一位分析人员可能会放大查看“写作”这一高层次聚类，看到一个标题为“为 SEO 批量生成套路化内容”的较大、较低层次的聚类，然后将其标记为潜在违反 Anthropic 服务条款的行为，供进一步审查）。

Clio 的工作原理：系统设计简要概述

从高层次来看，Clio 通过一个多阶段流水线运作，将原始对话转化为保护隐私的洞察：1. 提取方面：对于每一次对话，Clio 提取多个“方面”——特定的属性或特征，例如高层次的对话主题、对话轮次数或所使用的语言。有些方面是直接计算得出的（例如轮次数），而另一些则是利用模型提取的（例如对话主题）。

2. 语义聚类：随后，Clio 通过对某个自然语言方面（例如对话主题）创建嵌入向量[Reimers 和 Gurevych，2019、2022]，并使用 k 均值聚类[Lloyd，1982]，将相似的对话归为一组。

3. 描述聚类：每个聚类都会借助模型获得一个描述性标题和摘要，模型会检视该聚类中的样本对话，识别出共同主题，同时排除任何私人信息。

4. 构建层级结构：Clio 可以在一个数据集中识别出成千上万个不同的聚类。为了使浏览如此多的聚类变得可行，Clio 采用一种结合 k 均值聚类与提示词的方法，将这些聚类组织成多层次的层级结构（见附录 G.7）。这种层级结构使用户能够从宽泛的类别（例如，写作协助）开始，逐步深入到更具体的洞察（例如，协助创作一部黑色喜剧）。

5. 交互式探索：最后，Clio 通过一个交互式界面呈现结果，该界面支持多种不同的探索模式：用户可以在类似地图的界面上（图 3）放大或缩小，探索或粗或细的聚类，也可以按照其他方面（例如轮次数或语言）对聚类进行着色和排序，以进一步深入了解数据。

我们进行了一系列人工和自动化评估，以验证 Clio 的性能表现。例如，我们进行了一系列重建评估，生成了一个包含近 20,000 条合成聊天记录的大型多语言数据集，其主题分布是已知的，然后评估 Clio 能够多好地重建这一分布。如图 4 所示，Clio 能够以 94%的准确率准确重建这些类别，这使我们对其结果充满信心。更多方法学细节和实验，包括显示这种高准确率在不同语言间保持一致的结果，见附录 C。

关于应用于通用文本数据的类似嵌入-聚类-摘要系统，参见 Lam 等[2024]、Nomic[2024]。

一次 Clio 运行的成本 在表 3 中，我们提供了一次 Clio 运行成本的估算细分。以我们对 100,000 次对话进行的示例运行为例，此类运行的成本为 48.81 美元，这表明该方法在扩展到大型数据集时具有相对可负担的成本。

隐私设计

对 Clio 而言，或许最为关键的设计目标就是隐私保护。Clio 的设计通过生成不包含也不揭示任何私人用户信息的高层次洞察，来促进用户隐私保护。我们将私人信息广义地定义为任何可能识别出个人、少数几个人的群体或特定组织的信息（例如一个仅有 100 人的小村庄，或一家仅有 15 名员工的小企业；详见表 6）。

1. 对话摘要步骤：提示模型回答所要求的摘要问题（例如，对话的主题是什么？），同时省略任何私密信息。

2. 聚类聚合阈值：只有当聚类同时满足唯一账户数和对话数的最低要求时，才会被保留。换句话说，仅由单个或少数几个账户构成的聚类将被丢弃。

3. 聚类摘要步骤：在生成聚类摘要时，模型再次被指示不得包含私密信息。

4. 聚类审计：一个模型会读取聚类摘要，并移除所有包含任何私密信息的聚类。

这些措施协同作用，在整个 Clio 流程中形成了多层隐私保护。如图 5 所示，这些结果共同作用，能够将 Clio 中暴露的私密信息量降低到无法检测的水平。有关我们用于验证隐私保护方法的具体提示词、技术细节和完整评估方法，请参见附录 D。

人们如何使用 Claude.ai？

尽管 Claude 和其他 AI 助手已被应用于广泛的使用场景，但人们如何在现实世界中使用这些模型仍然知之甚少。借助 Clio，我们可以开始收集关于人们使用 Claude.ai 执行何种任务的高层次洞察。33.1

Claude.ai 中的主要使用场景

使用 Clio 的分面“在此对话中，模型被要求执行什么任务？”（第 2.2 节），Clio 发现了数千个聚类，对应用户与 Claude.ai 对话中所代表的不同任务。随后，我们使用 Clio 的层级查看器创建了一个使用情况的分类体系，并检查了顶层类别。有关本分析所用底层 Claude.ai 数据的更多信息，请参见附录 G.1。

如图 6 所示（展示了这些顶层类别中排名前十的类别），我们发现编程相关任务尤为突出，其中“Web 和移动应用开发”类别占所有对话的 10%以上。我们还注意到写作、研究和教育用途的比例较高，各占使用量的 6%到 10%。我们还分析了热门公开数据集 LMSYS-1M-Chat [Zheng 等，2023]和 WildChat [Zhao 等，

本分析聚焦于个人使用 Claude.ai 的方式，团队版、企业版和零留存客户被排除在分析之外。有关数据的更多信息，请参见附录 F。

2024]中任务的分布情况——这些内容包含在附录 E 中。虽然编程在所有数据集中始终是最常见的使用场景（占对话量的 15%-25%），但这些数据集在其他主要使用场景上表现出明显差异，WildChat 中包含大量生成图像生成提示词的请求，而 LMSYS 中包含更多明确测试模型能力和边界的对话。

Clio 识别出的值得关注的细粒度聚类

除了我们在 Claude.ai 中识别出的高层聚类外，Clio 还识别出了数千个更细粒度的使用聚类。这里我们重点介绍三个特别有趣的任务类别，分享 Clio 生成的隐私保护式聚类标题和摘要中的细节。• 解读和分析梦境、意识及意识改变状态：对话涉及从梦境分析和象征意义到探讨关于意识的哲学思考等广泛话题。

• 在桌面角色扮演游戏冒险中扮演地下城主：用户提示模型扮演桌面角色扮演游戏中的地下城主或游戏主持人——引导玩家进行冒险、描述游戏环境，并管理游戏玩法机制。

• 优化和建模交通系统及车流：这些互动聚焦于开发算法和技术，以改善交通管理、路线规划和交通网络效率。

Claude 的使用情况在不同语言之间有何差异？

漫画内容及相关项目）。对 Claude.ai 使用中跨语言差异更全面的分析仍是未来工作的一个重要方向。4

Clio 用于安全防护

AI 系统的通用性使得人们难以预见其可能带来的所有风险。通过揭示真实使用场景中的模式，Clio 能够识别出 AI 系统安全防护体系中其他保障措施可能未被设计用来捕捉的危害。

与前几节讨论的使用场景不同，我们将 Clio 用于安全目的的方式在根本上有所差异。例如，我们不采用上文所述的聚类聚合阈值和聚类审计技术，以便能够识别——并对违反我们政策的用户和账户采取执行措施。此外，安全导向的 Clio 运行结果可以关联回具体的个人账户。我们制定了严格的访问控制，将能够查看这些结果的人员限制为少数经授权的员工。5 我们将 Clio 用于安全和保安目的的做法符合我们的条款、政策和合同协议。本节中分享的洞察反映的是 Claude.ai 免费版和专业版的流量。有关我们政策的更多信息，请参见附录 F。

在本节中，我们讨论 Clio 被用于改进 Anthropic 安全系统的三种方式：识别系统上真实存在的规模化滥用尝试、在不确定性增加的时期监测未知的未知风险，以及强化我们的安全分类器。请注意，本节并非旨在对我们模型面临的所有危害进行分类，而是提供一些示例，说明 Clio 如何帮助我们改进安全系统。

识别违规行为模式

由于 Clio 能识别行为模式，它可以发现在单个对话层面无法察觉的违规行为模式。本节从高层次描述几个 Clio 聚类，需要注意这些聚类并不保证唯一性。由于多个 Clio 聚类可能描述同一种行为，因此可能存在与图 7 所示聚类相似但语言分布不同的其他聚类。

在安全调查中，我们还会在第一方 API 流量的一个子集上运行 Clio，并将结果限制为仅授权员工可查看。某些账户被排除在分析之外，包括签有零留存协议的受信任组织。有关我们政策的更多信息，请参见附录 F。

Clio 识别出的此类行为的真实案例。在所有这些案例中，当发现可疑聚类时，都会由我们信任与安全团队中获得授权的少数指定成员进行审查——在安全环境中，并在严格的隐私控制下——审查那些因违反我们《使用政策》而被标记的对话。6 1. 使用自动化账户进行搜索引擎优化。Clio 识别出一个大型对话聚类，其中 Claude 被要求为许多不同账户上的同一主题生成搜索引擎优化关键词。虽然这些单个对话本身都没有违反我们的《使用政策》，但在进一步调查这些账户后，我们确定它们从事的是协同滥用行为（这违反了我们的《使用政策》），因此我们将其从系统中移除。

2. 使用自动化账户生成露骨内容。Clio 识别出一个大型对话聚类，来自许多不同账户，这些账户使用相同的复杂提示词结构，诱导 Claude 进行性露骨的角色扮演。在进一步调查这些账户后，我们确定它们存在协同且系统性地违反我们《使用政策》的行为，因此我们将其从系统中移除。7 3. 违反我们条款和政策转售 Claude 访问权限。Clio 揭示出来自若干账户的大量流量表明可能存在某些政策违规行为。经进一步调查，我们确定这些账户在违反我们《使用政策》的情况下转售未经授权的 Claude 访问权限，因此我们将这些违规账户从系统中移除。

由于 Clio 在语义层面上定位相似性，它能够识别出简单工具无法捕捉到的滥用行为。例如，上述若干尝试所使用的格式本可以躲避更简单的字符串匹配技术，但却被 Clio 归为了同一类。

在不确定性增加的时期及高风险事件期间监测未知的未知风险

Clio 在不确定性增加和高风险事件期间——例如新功能发布或重大事件（如选举）——已经证明了其特别的实用价值。我们在此详细介绍两个此类案例：更新版 Claude 3.5 Sonnet 中的计算机使用功能 我们使用 Clio 在 2024 年 10 月焕新版 Claude 3.5 Sonnet 首次发布后监测未知的未知风险，该版本能够与可操控计算机桌面环境的工具进行交互。8 尽管 Anthropic 为此做了多项努力来评估我们的风险并对该系统进行红队测试，但我们认识到不可能预见所有潜在的风险和失败模式，这促使我们需要一种更全面的部署后监测方法。为此，我们对 Claude 识别出的、包含 Claude 操作计算机实例的大量对话样本运行了 Clio。我们的信任与安全团队利用这些信息来完善我们的安全措施，更好地理解计算机使用带来的危害，并对违规账户采取行动。9 2024 年美国大选 在 2024 年美国大选前几个月，我们使用 Clio 监测未知风险。虽然 AI 系统可以服务于合法的教育目的——帮助用户了解投票程序、分析历史选举数据，或了解宪法程序——但它们在选举背景下也带来了新的风险。例如，AI 系统可能被滥用于大规模生成误导性内容、针对特定人群制造复杂的虚假信息宣传活动、冒充候选人和选举官员，或引发我们未曾预料到的其他未知危害。Anthropic 的《使用政策》禁止将 Claude 用于

正如我们在第 5 节所讨论的，我们不会仅根据 Clio 聚类采取自动化行动。虽然我们的《使用政策》禁止使用 Claude 生成性露骨内容，但我们通常不会因为单次违规就将账户下线；我们移除这些账户是因为其在我们系统上的协同行为，而非因其内容本身。

https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/computer-use 如上所述，我们还会在第一方 API 流量的一个子集上运行 Clio 进行安全调查，并将结果限制为仅授权员工可查看。本文未分享任何来自第一方 API 流量的结果。更多信息请参见附录 F。

用于政治竞选、干预选举或游说活动，包括宣传候选人/政党、传播选举虚假信息，或试图影响政府官员。10 我们使用 Claude 识别出与美国政治、投票、民主参与相关的对话样本（完整提示词见附录 G.3），然后对由此产生的对话运行 Clio。我们信任与安全团队的成员随后审查这些聚类，以识别新出现或未知的危害。虽然这些运行结果揭示了一系列良性使用场景，包括分析和解释美国政治体系及程序、协助学术数据分析和研究，但它们也揭示了一些被标记为需要深入审查的聚类，这通常会导致进行额外的 Clio 运行、有限的人工审查，并在必要时将账户从我们的系统中移除。11 我们从系统中移除的与选举相关的活动，大多数涉及违反我们政策的一般竞选任务，例如生成竞选材料。

这两个案例研究详细说明了 Clio 如何能够在不确定性增加和高风险事件期间，助力理解态势并快速响应以检测未知的未知风险。

理解我们安全分类器的有效性

Anthropic 采取多层次的安全方法：除了训练和指示模型拒绝有害请求外，我们还使用分类器来检测、阻止有害对话，并根据其采取相应行动。12 在本节中，我们描述了如何使用 Clio 分析分类器在真实世界数据上的表现。

为了进行调查，我们使用 Clio 分析了 Claude.ai 对话的随机样本（有关我们数据及抽样策略的更多信息，请参见附录 G.1）。对于每个对话，我们使用一个模型（2024 年 6 月版的 Claude 3.5 Sonnet）确定一个 1 到 5 分的关注度评分（从最不可能到最可能表现出令人担忧的行为）。完整提示词见附录 G。我们发现该方法具有较高的可靠性（附录 C），在本节中，我们将其视为衡量我们安全分类器分类是否正确的基准真值。

我们的关注度评分总体上与我们的信任与安全分类器结果一致：我们在每个聚类的基础上比较了平均关注度评分与平均标记率，得到皮尔逊相关系数 r = 0.71。这一比较证实了两种方法捕捉到了相似的趋势，同时也使我们能够调查两者之间的差异，以识别潜在问题。具体而言，通过检查这些评分出现分歧的聚类，我们可以识别出两类潜在问题：关注度评分高于分类器评分的聚类，提示可能存在假阴性；而分类器评分高于关注度评分的聚类，则提示可能存在假阳性（图 8）。4.3.1

假阳性

我们使用 Clio 来识别监测系统过度触发的情况，以确保我们的系统不会对无害内容进行误报。为了识别我们分类器中潜在假阳性的常见类别，我们可以使用 Clio 对被我们安全分类器标记的对话进行聚类，然后检查平均关注度评分较低的聚类。我们发现了几个并非有害但被错误标记的对话聚类，包括：1. 求职申请和简历建议：请求简历修改和求职申请建议的对话，常常被我们的安全分类器错误标记。这一现象可能是因为这些文档中包含大量个人身份信息，而这类信息通常出现在我们《使用政策》所禁止的定向或追踪行为中。

2. 安全相关的编程问题：我们的安全分类器错误地将若干与安全或网络相关的编程问题标记为有害。

3. 龙与地下城对话：我们的分类器经常错误地将有关龙与地下城生物战斗属性的对话标记为有害。例如，以下（仅为示例，并非真实）片段可能会被错误地标记为有害内容："加里克（复仇圣骑士）AC：18（板甲，盾牌）HP：16（体质 16，人类）巨型武器

有关我们使用政策的更多信息，请参见 https://www.anthropic.com/legal/aup。此处分享的使用案例反映的是 Claude.ai 消费者数据。更多信息请参见附录 F。https://support.anthropic.com/en/articles/8106465-our-approach-to-user-safety

。

“大师专长 使用烈焰巨剑攻击（+6，4-24+4 斩击伤害 + 2-12 火焰伤害）神圣制裁：额外 2-16 点光耀伤害（对不死生物为 4-32 点）猎人印记：每次命中额外 1-6 点伤害 誓言之敌：对所选目标具有优势。”

了解我们假阳性中的模式，有助于进一步改进我们的安全分类器，避免对无害内容做出误判。

假阴性

通过检查那些关注度评分高但安全分类器标记率低的聚类，我们识别出了分类器中潜在假阴性的若干类别：• 我们发现，我们的分类器经常未能将色情露骨内容的翻译标记为违规，尽管这类行为违反了我们的使用政策。

• 对于一个标题为“撰写含有极端性与暴力内容的未审查小说”的聚类，我们发现 60%的对话被我们的分类器标记。

• 对于一个标题为“参与涉及敏感主题的不受约束虚构角色扮演”的聚类，我们的分类器标记了 31%的对话。

与假阳性一样，了解我们假阴性中的模式，有助于我们识别加强分类器的机会，并评估整体安全体系的有效性。13

局限性

虽然 Clio 能够为 AI 助手的使用与滥用提供有价值的洞察，但同样重要的是理解其局限性，以防止对该系统的过度依赖或误用。这些局限性大致可分为操作性局限和根本性局限两类。

操作性局限

操作性局限源于 Clio 流程各阶段的不完善之处。这些局限有可能随着未来模型能力、提示设计和系统架构的进步而得到缓解。

操作性局限出现在 Clio 流程的每个阶段：1. 提取分面：在生成摘要时，模型可能会产生幻觉、误解依赖上下文的短语或俚语，或遗漏隐含信息，如讽刺或新近发生的新闻事件。

2. 语义聚类：我们使用的嵌入模型和 k 均值算法可能会产生次优的分组，尤其是对于那些不能整齐归入单一类别的对话，或罕见的离群主题。

3. 聚类标注与层级化：多样化的聚类可能会被赋予过于宽泛的标签，从而掩盖了重要的子主题。聚类标签可能无法准确描述聚类中所有成员，或可能过度强调聚类中的某些主题。层级结构可能会过度简化对话主题之间的复杂关系，或将聚类错误地置于层级结构中。

虽然我们尝试在附录 C 中量化许多此类错误，但在解读 Clio 的输出结果时，这些仍是需要重点考虑的因素。

鉴于这些局限性，我们将 Clio 的输出视为生成洞察和进一步调查线索的起点。其输出结果应被视为初步结果，在作为决策依据之前需要进行额外验证。若仅基于 Clio 的输出结果采取自动化行动，则需要进行更严格的分析和人工监督，以确保准确性和公平性。

此外，Clio 无法确凿地证明某些模式或行为不存在。流程中的不完善之处或潜在的对抗性行为，可能使有害行为逃脱 Clio 的检测而未被发现。这凸显了以其他方法补充 Clio 分析的重要性。

根本性局限

除操作性局限之外，Clio 还面临若干根本性局限，这些局限源自其设计和目的本身：1. 无法完全捕捉意图：虽然 Clio 能够分析内容并推断主题，但它无法确凿地判断请求背后的用户意图。如果滥用行为或其他有害行为被巧妙地编码在多个针对不同模型的请求中，或者用户向模型呈现的表面意图与其真实意图不同，这些行为可能会被漏检。

2. 仅限于对话数据：Clio 只分析对话内的模式，而不分析这些对话如何转化为现实世界中的行动或影响。这意味着我们无法直接观察到 AI 系统使用所产生的完整社会影响。

另请注意，安全分类器的假阴性（未能检测出有害内容）并不一定意味着用户成功地从模型中诱导出了有害回应：我们的多层安全方法意味着，即使某一安全层未能检测到违规行为，其他干预措施（例如模型拒绝）仍可以阻止违规行为的发生。Anthropic 还采用了其他未纳入本次分析的分类器。

3. 隐私与粒度之间的权衡：我们强有力的隐私保护措施虽然至关重要，但本质上限制了我们能够从对话中提取的细节程度。这可能导致我们无法识别某些重要的聚类，包括涉及某些公众人物或组织的讨论（附录 D）。

4. 我们的洞察是特定于模型的：Clio 的分析基于 Claude.ai 上的交互。由此得出的模式和洞察可能无法推广到其他 AI 系统，因为这些系统的底层能力、应用场景和用户群体可能存在显著差异。

5. 识别罕见行为：Clio 只会识别许多不同对话中反复出现的模式，这意味着它无法用于识别罕见（但可能造成重大后果）的模式，例如单一的极端滥用案例。

这些根本性局限凸显了将 Clio 作为更广泛、多方面方法的一部分来理解 AI 系统社会影响的重要性。尽管 Clio 能提供有价值的洞察，但仍应辅以其他研究方法予以补充，包括定性研究、用户调查和现实世界影响评估。

风险、伦理考量与缓解措施

虽然 Clio 为了解 AI 助手的使用与潜在滥用提供了有价值的洞察，但它也带来了必须审慎考虑并加以缓解的、有关用户信任与隐私的重要问题。本节阐述了我们发布这项工作的理由，以及我们考虑到的若干风险和为应对这些风险而提出的策略。

构建并发布 Clio 的正当理由

我们认为，构建 Clio 并发布有关它的信息具有重要意义，原因有以下几点。首先，Clio 为理解 AI 助手潜在的社会影响提供了重大价值，其所提供的洞察通过其他方式很难或不可能获得。它作为一种自下而上的工具，用于生成实证洞察，使我们能够以实证方式了解这些系统在现实场景中是如何被使用以及可能被如何滥用的——包括一些我们此前可能未曾预料到的情形。通过这种方式，Clio 有助于填补自上而下的 AI 安全方法所留下的关键空白。虽然主动性的安全防护措施（如部署前测试）和理论分析至关重要，但它们无法预见每一种可能的使用场景或涌现行为。Clio 通过提供有关 AI 助手实际使用方式的真实世界数据和洞察来补充这些方法，帮助识别未曾预见的挑战、机遇与趋势。我们认为，公众有必要了解这些信息，以便改进 AI 安全性、制定更有效的治理框架，并指导未来 AI 系统的伦理开发。

此外，支撑 Clio 的核心技术并非根本性的创新。数据可视化和聚类技术多年来已被广泛应用于各个行业。此外，在过去一年中，多家公司和研究人员已开发出与我们类似的聚类与摘要方法，并应用于其他使用场景[Nomic, 2024, Lam et al., 2024]。这些工具的广泛可获得性意味着，关键问题在于将其应用于 AI 助手交互是否在伦理上具有正当性——鉴于 Clio 审慎的隐私保护措施以及对社会效益的关注，我们相信这是有正当理由的。通过公开讨论 Clio，我们也希望为围绕此类工具负责任开发和使用的良性规范作出贡献，强调隐私保护、伦理考量和社会效益。

隐私考量

风险：尽管我们的系统中包含各种不同的隐私保护组件（附录 D），但仍存在两种潜在的隐私风险。首先，我们的防护措施可能无法防止某些类型的个人身份信息（PII）在我们流程的多个阶段中持续存在，尤其是在各阶段的失效情况相互关联的情况下。其次，我们可能会遇到未曾预见的隐私侵犯形式，例如群体隐私侵犯[Taylor et al., 2016]，即聚合数据可能在不泄露特定个人具体信息的情况下，揭示有关特定社群的敏感信息。虽然我们的隐私评估表明这种情况不太可能发生，但承认此类风险并为其做好准备仍很重要。

缓解策略：为缓解这些潜在风险，我们定期对 Clio 的隐私保护措施和评估进行审计，以确保我们的防护措施按预期运作。随着时间推移，我们还计划在 Clio 中使用最新的 Claude 模型，从而持续改进这些防护措施的性能。

假阳性

风险：就信任与安全执法目的而言，一个潜在风险是，基于 Clio 输出结果采取的行动可能存在假阳性，特别是如果该系统被用于自动化执法的话。如果某些聚类被标记为存在问题，而该信号被用来自动封禁或限制账户，一些未违规的用户可能会被误判为假阳性。缓解策略：为应对这一风险，我们目前不会仅基于 Clio 聚类结果采取自动化执法行动。我们还会衡量我们系统在不同分布上的表现；例如，表 5 中我们的多语言评估。

潜在的滥用风险

风险：与任何有助于深入了解某项技术使用方式的工具一样，一个潜在风险是，该工具可能被以侵犯隐私或公民自由的方式滥用。

缓解策略：为缓解这一风险，我们在 Clio 内部以及整个 Anthropic 范围内都实施了严格的访问控制、数据最小化和数据保留政策。14 在 Clio 流程内部，我们只收集实现 Clio 既定功能所需的最少数据量（例如对话摘要而非完整对话），且 Clio 不支持基于地理位置的分析；有关 Clio 隐私保护措施的更多信息，请参见 D 节。

用户信任

风险：尽管我们采取了隐私缓解措施，但像 Clio 这样的系统的存在，仍可能被部分用户视为具有侵入性。这种认知可能导致对 AI 助手信任度的削弱。缓解策略：首先，我们计划通过本报告，就 Clio 的目的、能力和局限性向公众保持高度透明，而不是构建该系统却不予披露。15 例如，Clio 既是一个可用于提升系统安全性的工具，也是一个可用于获取洞察、从而更好理解和改进产品的工具。我们同样公开说明了我们是如何以重要的隐私保护功能来设计 Clio 的，这些功能可保护用户数据与隐私。其次，除了这些使用案例之外，我们致力于将 Clio 的洞察转化为一种公共产品——例如，我们在图 6 中发布了有关我们最常见使用案例的信息，因为我们相信，让社会了解 AI 系统在世界各地是如何被使用的，符合社会的最大利益，尽管从竞争情报的角度来看，发布这些信息可能对 Anthropic 的商业利益有害。我们计划未来分享更多来自 Clio 的洞察，并希望这些披露能为该领域正在形成的实证透明文化做出贡献，从而为更广泛的 AI 安全与治理工作提供参考。最后，我们计划积极与用户社群互动，回应他们的关切，并将反馈纳入我们的开发流程——例如，在 Clio 的开发工作中，我们曾与多个公民社会组织会面，就我们的方法收集反馈，并根据他们的意见做出了调整。6.6

来自公民社会专家的反馈

在 Clio 的整个开发过程中，我们征求了来自隐私、安全和公民自由领域专家的反馈意见。这些咨询提供了宝贵的意见，塑造了该系统的多个方面，包括扩展我们的多语言验证方法、澄清我们的隐私机制，以及识别可能有益于更广泛 AI 治理社群的优先研究领域。这些讨论既凸显了 Clio 的机遇，也揭示了其面临的挑战，从有关我们消费者数据保留政策的更多信息，请参见 https://privacy.anthropic.com/en/articles/10023548-how-long-do-you-store-personal-data。

如前所述，我们在本文中讨论的对 claude.ai 和第一方 API 数据的使用，符合我们的条款和政策，包括我们的隐私政策和消费者条款

以实证为基础的 AI 治理研究的潜在应用，到有关政府数据访问和用户隐私保护的重要考量，皆涵盖在内。

相关工作

Clio 建立在多个领域已有工作的基础上并加以扩展，这些领域包括 AI 助手使用情况分析、隐私保护分析、用户行为分析和 AI 伦理。

分析 AI 助手的使用情况

已有若干数据集被开发出来，用于分析 AI 助手的使用情况。WildChat[Zhao 等人，2024]提供了一个大规模数据集，包含 100 万条对话，这些对话是通过 HuggingFace Spaces 提供 GPT 3.5-Turbo 和 GPT-4 的免费使用而收集的，并为用户交互和模型表现提供了洞察。同样，LMSYS[Zheng 等人，2023]通过一个在线平台（Chatbot Arena）专注于对不同语言模型进行比较评估，并提供了一个包含 100 万条查询与回复的数据集。此外，像 Anthropic 红队数据集[Ganguli 等人，2022]和斯坦福人类偏好数据集[Ethayarajh 等人，2022]这样的公开数据集是从众包工作者那里收集的，已被用于了解潜在的滥用行为和用户偏好。这些数据集已被用于多种不同目的，例如研究 NLP 研究与实证使用之间的差距[Ouyang 等人，2023]，以及衡量用户查询中私人信息披露的普遍程度[Mireshghallah 等人，2024]。最后，[Suri 等人，2024]分析了 Bing Copilot 生成式搜索引擎上的 8 万条对话，识别出 25 个高层次的使用类别，而 Eloundou 等人[2024]则通过分析 1 万条 ChatGPT 对话，研究了偏见如何在 66 个常见使用案例中体现。

Clio 在这些工作的基础上，首次对一个主要 AI 助手的直接流量进行了深入分析，涵盖数百万个数据点，并对这些数据进行了一系列隐私保护分析，从而更全面地呈现语言模型在真实世界中的使用与滥用情况。7.2

AI 中的隐私保护分析

随着 AI 助手处理的数据日益敏感，隐私保护分析变得至关重要。诸如差分隐私[Dwork 等人，2006，Lyu 等人，2020]、k-匿名性[Sweeney，2002]和联邦学习[McMahan 等人，2017]等技术已被开发出来，用以在保护个人用户数据的同时支持聚合分析。此外，大量研究讨论了从文本中重写或移除私人信息的方法[Eder 等人，2020，Pilán 等人，2022]，或探讨了语言模型与隐私的交叉领域，尤其是语言模型是否能够学习并输出私人信息[Pan 等人，2020，Mireshghallah 等人，2020，Brown 等人，2022，Neel 和 Chang，2023，Peris 等人，2023，Yao 等人，2024，Das 等人，2024]。

Clio 建立在这些方法的基础上，采取了多层次的隐私保护方式。通过使用 AI 助手本身来移除个人身份信息，并应用严格的聚合阈值，Clio 实现了高水平的隐私保护，同时保持了得出有意义洞见的能力。这种方法使 Clio 能够在对话这类复杂、非结构化的数据中，同时实现高水平的隐私保护和高水平的洞见获取。

自下而上的可视化与探索式搜索

信息可视化研究早已认识到，许多重要的信息搜寻行为并不符合简单的查询-响应模式[Marchionini, 1995]。关键理论框架——包括莓类采集式搜索[Bates, 1989]、信息需求层次[Taylor, 1968]和意义构建[Russell et al., 1993]——将信息搜寻描述为一个不断演变的过程，在这个过程中用户的目标和查询会随着探索而改变。可视化系统通常通过动态查询[Ahlberg et al., 1992]、总览+细节界面[Cockburn et al., 2009]以及“先总览、缩放筛选、再按需查看细节”的原则[Shneiderman, 2003]来支持这一点。

沿着这一思路，已有若干系统致力于可视化和探索大型文本集合。Overview[Brehmer et al., 2014]通过聚类支持文档探索，Jigsaw[Stasko et al., 2007]揭示跨文档的实体关联，DocuBurst[Collins et al., 2009]使用基于 WordNet 下位关系的径向可视化，Serendip[Alexander et al., 2014]支持主题模型探索，而[Wang et al., 2023]则探索了目标驱动的可解释聚类方法。与我们的工作最为相关的是[Lam et al., 2024, Wan et al., 2024, Nomic, 2024]，它们构建的系统通过对对话进行分组（例如通过嵌入和聚类）的过程，从通用文本数据中提取洞见，然后从得到的分组中生成摘要。Clio 在这些工作的基础上，首次对一个主流 AI 助手在数百万次对话中的使用与滥用情况进行了大规模考察。与早期系统一样，Clio 采用多视图和分层导航，但专门聚焦于大规模的 AI 助手交互，同时支持在不同信息需求层次上进行隐私保护的探索。这种自下而上呈现模式的方法对 AI 安全尤为关键，因为经验观察和社会科学方法对于发现预设评估框架可能无法捕捉到的、未曾预料的行为和影响至关重要[Irving and Askell, 2019]。

缓解和预判 AI 带来的风险

随着 AI 系统日益普及，人们提出了众多 AI 伦理和治理框架[Jobin et al., 2019, Hagendorff, 2020, Weidinger et al., 2021,2022, Chan et al., 2023, Gabriel et al., 2024]。这些框架通常识别风险或为负责任的 AI 开发和部署提供指导原则，但往往缺乏对现实世界使用模式的经验依据，而没有这些依据，就很难充分把握或预判 AI 系统对社会的影响[Weidinger et al., 2023]。

Clio 通过提供一种自下而上、数据驱动的方法来理解 AI 系统的使用及潜在滥用情况，为这一领域做出了贡献。通过揭示实际的使用模式（包括现实世界中的滥用尝试），Clio 能够为更有效、更有针对性的治理策略提供依据。这种经验性方法补充了现有的理论框架，并有助于弥合这些自上而下的目标与其实际落地之间的差距，形成一个相互强化的过程[Stein et al., 2024]。它也与其他模型提供商所披露的滥用信息[Nimmo, 2024]，以及民间社会要求提高 AI 使用数据透明度的呼声[Nicholas, 2024]相互契合。

结论

本文介绍了 Clio，一个保护隐私的平台，能够自下而上地发现 AI 助手在实践中的使用方式，从而对现有的自上而下的 AI 评估与安全方法形成补充。我们对数百万次对话的分析揭示了 Claude.ai 数据中的一系列模式——从跨语言使用中的显著差异（例如，非英语语言中语言学习用途的使用率更高），到协同滥用尝试的新形式（例如跨多个账户的自动化垃圾内容生成）。我们还展示了如何利用 Clio 来改进现有的安全系统，并在不确定性增加的时期（例如发布新功能或重大选举前）监测未知的未知因素。随着 AI 系统变得愈发强大并融入社会，对其实际使用情况的经验性理解将变得日益关键。通过分享我们的方法和持续的研究发现，我们希望为该领域正在兴起的经验性透明文化做出贡献，帮助社会应对这一挑战。

致谢 我们感谢 Dianne Penn、Janel Thamkul、Jennifer Martinez、Devon Kearns、Kevin Troy、Sam Bowman、Rebecca Lee、Alex Sanderford、Ryn Linthicum、Sarah Heck、Michael Sellitto、Nova DasSarma、Daphne Ippolito、Shelby Grossman、Riana Pfefferkorn、David Thiel、Peter Henderson、Katie Creel 和 Shyamal Buch 提供的有益讨论、评论和反馈。

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附录 A 作者贡献

Alex Tamkin 主导了本项目，包括提出该想法、构建最初的概念验证系统（与迪普·甘古利合作）、领导实验的设计与分析，以及撰写论文。Miles McCain 构建了论文中使用的可扩展 Clio 系统，进行了大部分实验，主导了与民间社会组织的接洽，并对实验设计、分析和论文撰写做出了深入贡献。Kunal Handa 进行了高层次用例实验，并为安全性和多语言部分的实验以及论文撰写做出了贡献。Esin Durmus 设计并进行了论文中多语言实验的初始版本。利安娜·洛维特为实验的框架构建与执行、组织支持及反馈做出了贡献。Ankur Rathi 在隐私框架构建和实验方面做出了深入贡献。Jack Clark 和 Jared Kaplan 在整个过程中提供了高层次的指导和支持。迪普·甘古利在项目的所有阶段——包括最初的概念验证、实验设计、分析以及对草稿的反馈——提供了详细的指导、组织支持和反馈。所有其他作者都为框架构建、实验、分析、图表制作，或为使我们的工作得以完成的其他未发表的模型、基础设施建设或贡献做出了贡献。

附录 B 系统架构：Clio 是如何运作的？

在本节中，我们描述 Clio 的技术组件，Clio 是我们实现第 2 节所述高层设计目标的系统。我们重点介绍最重要的组件，具体的提示词和超参数留待附录 G，而隐私性与可靠性的评估分别留待附录 C 和附录 D。

要使用 Clio，通常首先要有一个目标数据集。该数据集通常是未经过滤的 Claude 流量样本，但也可以选择其他数据集，包括使用正则表达式或 AI 模型对目标数据集进行过滤，以分析更窄的数据分布。B.1

提取分面（Facets）

在定义目标分布之后，Clio 使用户能够通过分面（facets）理解和探索数据的许多不同方面。分面代表对话的一个特定属性或特征，例如用户的请求、所使用的语言，或对话中的轮次数量。

Clio 中的分面提取可以简单到用一个程序从数据中计算某项统计量（例如对话中的轮次数），也可以复杂到使用模型从每段对话中提取一个分类值（例如语言）或高层摘要（例如主题）。值得注意的是，我们为每段对话提取多个分面，从而提供数据的多维视角。这种方法使我们能够审视更广泛的使用方面，尤为关键的是，能让用户探索这些分面之间的交叉关系（例如使用场景如何随语言变化）。

语义聚类

为了识别 Claude 使用中有意义的模式，Clio 对摘要分面采用语义聚类。这种方法使我们能够基于对话的高层内容和意图对相似对话进行分组，而不是基于可能危及隐私的具体细节。这一过程包括两个主要步骤：嵌入（embedding）和聚类。

首先，我们从摘要分面（例如用户意图或对话主题）创建嵌入。这些嵌入是捕捉语义含义的密集向量表示；根据摘要的不同，相似的对话会拥有相似的嵌入。摘要提示词的选择（例如“该对话的总体主题是什么？”或“用户的提示风格是什么？”）控制着摘要中提取的信息，从而影响哪些对话在嵌入空间中被放置得更接近。

在聚类方面，我们主要使用 k-means 算法，因为它对我们的应用场景而言高效且有效。虽然我们也尝试过其他聚类方法，但我们发现 k-means 在识别本质上是连续流形（而非离散、界限分明的簇）中的对话类型邻域方面出人意料地有效。

簇数 k 是一个我们根据数据集规模进行调整的关键参数。在实践中，k 可以相当大，包括多达数千个簇。为确保隐私，我们不仅按语义相似性进行数据聚合，还通过强制要求每个簇拥有最少数量的独立用户来进行聚合。这种双重聚合方法有助于防止在数据中识别出个人或小群体。

簇标注与层级化

在形成语义相似对话的簇之后，我们生成有意义的标签，并将它们组织成层级结构。这一过程使结果更具可解释性、可操作性，且更易于浏览，尤其是在处理大量簇时。对于标注，我们使用一个模型（Claude 3.5 Sonnet）为每个簇生成简洁、信息丰富的描述。我们向模型提供该簇中一部分对话摘要的样本作为提示，指示其捕捉共同主题或意图，同时不包含任何可能具有识别性或隐私性的信息。

为管理数百或数千个簇的复杂性，我们使用 Claude 生成簇的层级结构。有关我们算法的更多信息，请参见附录 G.7。这些层级化的簇使用户能够从高层概览开始，并根据需要深入到更具体的簇，从而既便于获得宏观洞见，也便于进行细节探索。

数据探索与可视化

Clio 流程的最后阶段是以直观、交互式的格式呈现已聚类和已标注的数据，从而支持深入探索和洞见的生成。我们的可视化方法旨在同时支持高层概览和详细调查。

我们的数据探索界面的关键功能包括：1. 地图视图（图 3）：簇的二维投影，使用户能够直观地探索不同簇之间的关系。用户可以放大和缩小，以查看不同类别下逐渐更细粒度的簇。

2. 树状视图（图 9）：簇的层级化表示，使用户能够从宽泛的类别导航到具体的子簇。

3. 分面与时间维度分解：当选中一个簇时，侧边栏会显示该簇按其他分面（例如语言或轮次长度）的分解情况。用户还可以查看该分面成员构成随时间的变化，帮助识别新兴趋势或使用模式的变化。

4. 分面叠加：用户可以选择另一个分面（例如语言=西班牙语），将地图着色以显示该特征在不同簇中的普遍程度。

对于底层数据不敏感的情形（例如合成数据或公开数据集），或者对于依照我们隐私政策拥有授权业务需求的 Anthropic 员工（例如信任与安全团队成员），我们还提供一项“实例追溯”功能。这允许深入查看每个簇中的代表性示例，为 Clio 识别出的模式提供具体的背景信息。

我们的可视化方法旨在平衡强大探索能力的需求与我们对用户隐私的坚定承诺。通过呈现聚合数据和精心筛选的示例，我们能够在不损害个人用户隐私的情况下获得有意义的洞见。B.5

摘要与聚类示例

为了给出 Clio 运作方式的具体示例，我们在表 1 中提供了来自公开数据集 WildChat [Zhao 等，2024] 的若干对话示例，以及其相关摘要和不同层级的聚类结果。

WildChat 对话的摘要与层级聚类示例“人类：列举几个在认识论上真实但在形而上学上并不真实、却每天影响人们的概念。”

用户对助手的总体请求是讨论在认识论上真实但在形而上学上不真实的概念，例如时间、金钱、权利、美、道德价值观、语言和社会制度。

基础层级：讨论关于现实与生活的深刻哲学与存在主义问题 中间层级：解释与讨论哲学概念和存在主义问题 顶层：解释各领域的概念并解决问题

“人类：为这个短视频创建社媒帖子文案……为什么你的本地小企业应该使用视频营销？”

用户对助手的总体请求是为一个关于数字营销对小企业益处的短视频创建社交媒体帖子文案。

基础层级：为多样化主题创建引人入胜的社交媒体文案 中间层级：跨平台创建并优化多样化的社交媒体内容 顶层：针对多样化业务需求制定数字营销策略与内容 “人类：使用 trainer.train 微调大语言模型时如何解决 GPU 消耗问题” 用户对助手的总体请求是提供代码或指导，说明如何在微调大语言模型时减少 GPU 消耗。

基础层级：提供关于大语言模型开发与实现的技术指导 中间层级：实现并解释机器学习算法和模型 顶层：解释各领域的概念并解决问题 “人类：为什么我在 Roblox Jailbreak 里的战队想在顶级战队在线时进行排位 3v3，而不是他们不在线的时候。（请不要只谈’技术提升’这类泛泛而谈的东西。）”

用户对助手的总体请求是提供见解和原因，说明为什么他们在游戏 Jailbreak 中的战队可能想要与顶级战队进行排位 3v3 比赛，而不仅仅是出于泛泛的技术提升。

基础层级：就竞技游戏策略与排名提供建议 中间层级：分析竞技游戏和体育商业策略 顶层：创建并分析多样化的媒体内容与娱乐 “人类：以下哪一项不是殖民地居民与英国之间的问题（1 分）” 用户对助手的总体请求是回答与殖民地及其与英国关系相关的历史事件的多项选择题。

基础层级：回答或创建关于历史与政治主题的多项选择题 中间层级：创建或回答各类主题的多项选择题 顶层：协助学术写作、研究与教育内容开发 “人类：我如何在 Minecraft 自定义 NPC 模组中制作一个父亲角色？”

用户对助手的总体请求是帮助使用 Custom NPCs 模组在 Minecraft 自定义模组中创建一个父亲 NPC（非玩家角色）。

基础层级：协助电子游戏开发，从编码到创意设计 中间层级：协助跨平台的游戏开发、设计与玩法 顶层：协助电子游戏开发，从编码到创意设计

3 Haiku 3.5 Sonnet 3.5 Sonnet

100 万

1.8 万

1000 万

5 万

注：成本按 Claude 3 Haiku（每百万词元输入 0.25 美元，输出 1.25 美元）和 Claude 3.5 Sonnet（每百万词元输入 3 美元，输出 15 美元）的定价计算。假设：平均对话长度为 1,000 词元，分面提取提示词为 300 词元，分面摘要长度为 100 词元，簇规模为 100 段对话。层级结构分为三层（10 个顶层类别 → 100 个中层 → 1000 个叶子簇）。每段对话成本：0.0005 美元。

附录 C 验证：你应该在多大程度上信任 Clio 的结果？

我们通过对流程中每一步骤输出结果的人工审查，以及使用多语言合成数据集进行的自动化端到端性能测试，验证了 Clio 的结果。

人工审查

在此我们描述针对 Clio 流程各阶段所做的人工审查实验。表 4 展示了我们结果的汇总。

96%

93%

98%

提取器（摘要） 提取器（令人担忧内容识别）

97%

99%

96%

97%

95%

99%

对话摘要

为评估对话摘要的准确性，我们人工审查了 200 段对话（不含相关元数据）以及每段对话由 Claude 撰写的摘要。16 具体而言，我们请评审者评估“摘要是否准确反映了对话内容”。在我们审查的 200 段对话中，一半是从 Claude.ai 免费版和专业版中随机抽取的，另一半是最后一轮被 Anthropic 自动化信任与安全工具标记为潜在有害的随机对话。团队版、企业版和零留存账户被排除在我们的分析之外。

我们发现 96% 的对话摘要准确，其中随机对话的准确率为 93%，令人担忧对话的准确率为 98%。我们发现的主要失败模式是冗长、涉及多主题的对话，其摘要有时会遗漏对话中用户请求的一部分内容（在这些情况下，模型通常会更关注更具危害性的请求，若存在此类请求的话）。

令人担忧内容的识别

我们还评估了 Claude 是否能够可靠地识别“从安全角度看令人担忧或具有潜在危害性”的对话，方法是按 1 到 5 的等级对其潜在危害性进行排序。我们评估了与上述相同的 200 段对话，并计算了人工评分与模型生成评分之间的斯皮尔曼相关系数。我们评估相关性而非其他评审者间一致性度量，是因为这些评分的下游用途是作为比较性指标。我们发现 Claude 的评估与我们的人工评估之间的斯皮尔曼相关系数为 0.84，表明两者在方向上高度一致。

基础层级聚类器

我们人工审查了跨 183 个不同簇的 5,904 项簇分配结果。在这 183 个簇中，100 个由随机的 Claude.ai 对话生成，83 个由信任与安全标记的内容生成。17 我们评估了簇标题是否准确反映了其内容，以及簇中有多少段对话被错误地分配到该簇。（例如，簇“重构并改进现有代码结构与类”可能正确地包含摘要为“重构游戏规则引擎，使用泛型代替动态派发”的对话，但不应包含“帮助诊断并解决基于 CUDA 应用程序中与内存相关的问题，包括查明段错误的原因”这样的对话。）

总体而言，我们发现基于随机 Claude.ai 对话的簇中有 99% 的标题准确，基于信任与安全标记对话的簇中有 96% 的标题准确。信任与安全标记对话的簇被评为不准确的最常见原因是，簇标题在指涉危害类型时过于泛泛。

一小部分员工可以出于有限的业务目的（例如执行我们的使用政策或审计安全基础设施），在严格的隐私控制下访问对话数据。

具体而言，我们审查了那些对话最后一轮被我们的安全系统标记为有害的对话。

我们发现，平均而言，每个簇中有 3% 的对话并不明确属于该簇。这些错误分配通常较为微妙，并非显而易见地错误：例如，簇“分析商业案例研究”可能会错误地包含一段用户要求 Claude 分析某支股票的对话，而该对话并非作为商业案例研究的一部分。

层级聚类器

我们人工审查了跨 183 个不同高层簇的 1,094 项层级簇分配结果。在这 183 个簇中，100 个由随机 Claude.ai 对话生成，84 个由信任与安全标记的内容生成。

我们发现 97% 的层级簇标题准确反映了其内容。基于随机 Claude.ai 对话的层级簇中有 95% 准确，基于信任与安全标记对话的层级簇中有 99% 准确。

总结

我们的人工审查发现 Clio 流程各组件均具有较强的准确性。提取器在对话摘要方面表现出色，仅在冗长、多主题讨论中捕捉所有主题方面存在轻微问题。在令人担忧内容的识别方面，Claude 的评估与我们的人工评估之间表现出强相关性。基础层级和层级聚类器在簇分配和标注方面均表现出较高的准确率，在处理令人担忧的数据时性能仅有轻微下降。这些结果表明，Clio 在各类输入（包括随机内容和潜在令人担忧的内容）上均表现稳健。

使用合成数据进行的端到端评估

除了较小规模的人工审查外，我们还进行了端到端测试，评估 Clio 在我们创建的、具有已知主题分布的多语言合成数据集中恢复真实主题的能力。与逐一评估流程中各步骤的人工审查过程不同，这些端到端测试从整体上检验了 Clio 的表现，并能够揭示我们流程不同步骤之间存在关联的错误。

正如我们在人工审查流程中所做的那样，我们生成了两个合成数据集：一个是普通数据集，包含可能出现在常规 Claude.ai 对话中的主题；另一个是关注类数据集，包含不当和不道德的主题。

生成合成数据

为了生成合成数据集，我们首先手动指定了用户请求的高层类别（例如，在普通数据集中的“财务规划与投资”和“神学与哲学问题”，以及在关注类数据集中的“关于非法药物制造的询问”和“关于危险的自制医疗程序的问题”）。对于这些类别中的每一个，我们指示一个仅追求有用性的 18 版本的 Claude 生成若干个更具体的子类别（例如，“关于标普 500 指数与其他指数表现比较的问题”）。然后，我们使用 Claude 在每个子类别下生成若干提示词。为了提高提示词的多样性，我们随机变化了每个合成提示词所需的长度、语气和语言。最后，我们指示 Claude 继续这段对话，就好像它在回应一个真实用户一样。

评估

我们总共生成了 19,476 个普通合成对话，涵盖 20 个顶层类别，以及 19,488 个关注类对话，涵盖 18 个高层主题。我们的数据集在 15 种不同语言中均匀分布。

监督式重建。为了定量评估 Clio 的摘要器和基础层聚类器，我们探究了 Claude 使用监督式层次聚类能在多大程度上重建真实分布。在这个实验中，我们首先让 Clio 以无监督的方式对对话进行摘要和分组，形成

https://www-cdn.anthropic.com/bd2a28d2535bfb0494cc8e2a3bf135d2e7523226/Model-Card-Claude2.pdf

基础层聚类。然后，我们将层次结构的下一层固定为已知的高层聚类，让 Clio 将每个基础层聚类分配给最匹配的高层聚类。这一步骤相当于我们层次聚类器中的分配步骤。之后我们便可以将重建的分布与已知的真实分布进行比较。

我们发现，Clio 在普通合成数据的 20 个高层聚类上达到了 94%的准确率，在关注类合成数据的 18 个高层聚类上达到了 84%的准确率。虽然 Claude 的回避行为很可能解释了关注类数据上性能下降的部分原因，但我们认为，这种性能下降的部分原因也在于合成数据本身质量较低，同样是由于模型的回避行为所致。此外，关注类类别之间存在一定的重叠，这可能进一步略微降低了性能（例如，“关于边缘阴谋论的问题”与“宣扬伪科学健康做法的讨论”之间）。尽管如此，我们总体观察到的准确率相当高。

图 4 比较了普通合成数据的真实分布与 Clio 的重建结果，图 10 比较了关注类合成数据的真实分布与 Clio 的重建结果。

多语言表现。Clio 的表现在各语言间保持一致。我们发现，在我们测试的所有语言中，Clio 的总体准确率均保持在 92%以上。表 5 展示了 Clio 在我们的普通合成数据集上按语言细分的重建表现。Clio 由 Claude 3 系列模型驱动；关于 Claude 3 模型系列多语言性能的更多信息，参见[Anthropic, 2024，第 5.6.1 节]。

无监督重建。为了定性评估 Clio 在已知分布上的端到端表现，我们完全以无监督的方式在普通数据集和关注类数据集上运行了 Clio。之后我们便可以将 Clio 生成的聚类与已知的真实值进行比较。虽然我们并不期望 Clio 能够完美地重建真实分布，但我们确实期望其输出结果是数据的合理划分。

语言 英语 乌克兰语 西班牙语 日语 普通话 法语 俄语 印地语 葡萄牙语 加泰罗尼亚语 亚美尼亚语 阿拉伯语 南非荷兰语 土耳其语 格鲁吉亚语

宏平均 F1

加权平均 F1

图 11 比较了我们普通合成数据集类别的真实值细分与 Clio 顶层无监督类别的细分。Clio 的划分结果看起来相当合理：例如，Clio 将大多数软件开发相关问题归类为“就软件开发和故障排除提供专业指导”，将大多数健康与健身相关问题归类为“为不同需求提供个性化的健康与健身建议”。

在真实聚类与无监督聚类之间没有清晰对应关系的情况下，我们发现 Clio 通常也会生成一个合理的数据划分。例如，Clio 将“书籍讨论与文学分析”这一真实聚类中的大多数对话归类为“分析政治、文化和社会中的复杂全球性问题”以及“分析文学作品并协助完成与文学相关的任务”。

也存在一些领域，Clio 的无监督聚类虽然有效但并非最优。例如，Clio 将“关于地缘政治的问题”这一真实聚类中相当大一部分内容归类到了“解释复杂主题并排查技术问题”聚类中，这在技术上虽然正确，但并非一个单一语义的分组。

我们发现，Clio 在关注类合成数据上的无监督聚类同样合理。例如，“寻求学术作弊建议”这一聚类中内容最大的无监督类别是“协助学术作弊并逃避侦测”，其次是“进行不道德的科学研究或伪造研究结果”。

图 12 比较了关注类合成数据集中真实类别的细分与 Clio 的无监督类别，图 13 和图 14 则将两个关注类真实类别细分为了无监督类别。

总的来说，这些实验让我们对 Clio 结果的准确性更有信心。

附录 D 隐私评估

我们进行了一系列实验来验证我们的隐私保护措施。具体来说，我们的目标是估算我们流程中每个阶段包含隐私信息的数据比例。我们开发了一个基于提示驱动模型的自动化隐私审查器来评估这些措施。（我们在附录 D.1 中验证了该审查器本身，结果表明它在我们精心挑选的一组困难测试样本上达到了 98%的准确率。）该审查器使用一个 1 到 5 分的评分标准，其中 3 分（“可能将身份范围缩小到数千人的量级”）及以上被视为可接受的隐私保护水平。评分标准中每个分数的完整描述见表 6。我们在流程的三个不同阶段针对 5,000 个对话样本运行了自动化隐私审查器：1. 基线：我们通过测量原始用户对话中隐私信息的出现率，建立了一个基线水平。我们观察到大约 10%的原始数据包含隐私信息（在我们的隐私量表上被评为 1 分或 2 分，满分 5 分）。

可识别到个人 包含容易识别出某个个人或小群体的信息。示例：“你能给我提一些改进简历的建议吗？<上传简历>”

可识别到特定群体 包含可以识别出特定组织、社区或机构的细节。示例：“帮我为我的新创业公司’金门小工具与器械公司’想一句广告语”

可识别到数千人 包含将身份识别范围缩小到数千人的具体信息。示例：“写一封邮件，邀请我的家人来俄亥俄州斯普林菲尔德看望我”。

需要大量背景信息才能识别 大部分是一般性信息；只有在获得大量额外背景信息的情况下才可能被识别出来。示例：“我在找一些能吸引海滨咖啡店常客的食谱。”

不可识别 完全是一般性信息，不含任何具体的可识别细节。示例：“你能想出一个类比来帮助解释 Python 中列表和集合的区别吗？”

2. 摘要后：在应用摘要处理之后，隐私信息的出现率降至约 1.5%。

3. 聚类摘要后：在完成聚类摘要步骤之后，几乎所有聚类都被评为 5 分，只有少数几个被评为 4 分，没有任何一个被评为 3 分或以下。这是最后也是最重要的一步，因为这些聚类摘要是使用 Clio 的分析人员可见的内容。

图形展示见图 5。这些结果证明了 Clio 中多层隐私保护方法的有效性。关于我们的隐私审查器如何运作的信息，参见附录 G.8。

验证审查器

隐私审查器在我们的隐私评估策略中扮演着重要角色。为了确保其可靠性，我们创建了一个包含 1,237 个样本的测试集（630 个非隐私保护样本，607 个隐私保护样本）。我们从一次 Clio 运行中的真实聚类中挑选了隐私保护样本；而非隐私保护聚类则是通过取用隐私保护聚类，并结合模型与人工标注对其进行细微编辑，插入虚构的隐私信息而创建的。该数据集旨在涵盖广泛的内容范围，从完全匿名化的内容到包含各类隐私信息（例如姓名、地址、财务细节）的样本。

然后，我们评估了审查器正确识别信息是否为隐私信息的频率，将其作为一个二元分类任务来衡量——即判断该样本在表 6 的隐私量表上是否被评为 3 分或以上。

这些验证工作的结果表明，审查器在我们手工设计的测试集上达到了 98%的准确率。这些验证工作让我们对审查器在广泛内容范围内可靠评估隐私水平的能力更有信心。然而，我们承认没有任何自动化系统是完美的，我们将持续监测并改进审查器的性能。E

附录 E 人们如何使用其他 AI 助手？

为了了解 Claude.ai 的流量与其他来源有何不同，我们还分析了 WildChat [Zhao 等，2024] 和 LMSYS-Chat-1M [Zheng 等，2023]，这是两个受欢迎的、公开的人类与语言模型对话数据集。

如图 15 所示，我们发现 Claude.ai 使用情况的分布与 WildChat 和 LMSys 有显著差异。与 Claude.ai 的热门任务（图 6）相比，我们注意到很大一部分 WildChat 对话是要求为 Midjourney 图像生成器生成提示词的请求——这构成了“生成多样化的数字内容和营销素材”这一类别的大部分内容。对于 LMSYS，我们注意到有更大比例的提示词是为了试探 AI 系统的边界与能力而设计的，其中包括一个名为“生成极端色情、仇恨和辱骂性内容”的大型聚类。与 Claude.ai 使用情况更为相似的是，编程用例在这两个数据集中都很常见——共占对话总数的 15%到 25%。

在这里，我们描述了通过在 WildChat 数据集[Zhao 等，2024]上运行 Clio 而生成的一些额外聚类，该数据集是一个通过提供 AI 助手的免费访问权限而收集的大型公开聊天记录数据集。我们还分享了每个聚类中的一些对话示例。

一个名为“伦理与社会行为分析”的聚类包含了对道德困境的讨论以及对社会制度的分析。在“帝国与君主制世界构建”聚类下的对话中，用户提示模型对虚构的帝国和文明进行头脑风暴——内容涵盖从撰写另类历史与时间线，到提供关于特定历史时期和人物的信息等各个方面。在“生成并分析影片内容与影评”聚类中，人们使用 AI 系统撰写影评、分析电影场景，并讨论电影技巧与主题。

以下是来自 WildChat 的、针对上述每个任务聚类的几段较长的示例对话。

E.0.1 伦理与社会行为分析

用户：请符合逻辑地回答：为什么生活不仅仅是一个残酷的玩笑 助手：生活不仅仅是一个残酷的玩笑，因为它包含了广泛的体验、情感、人际关系和个人成长。虽然生活中可能存在痛苦、挑战和艰辛，但同样也存在着同等甚至更多的喜悦、爱与满足的时刻。生活提供了学习、自我发现和个人发展的机会。此外，生活中固有的复杂性和不确定性，使得它不可能被简单地归类为单一的消极概念。相反，生活是一种丰富多样的体验，其结果既有可能是积极的，也有可能是消极的，这取决于每个人的具体处境、选择和人生观。

用户：请符合逻辑地回答：一个没有生命的世界有什么意义？

助手：从逻辑角度来看，一个没有生命的世界将缺乏我们通常所理解的那种内在意义。原因如下：观察者的必要性：意义是一个需要意识去感知和解读的概念。没有生命，就没有能够赋予或认知意义的有意识实体。目的的缺失：生命形式，尤其是有感知能力的生命形式，往往通过自身的行动、目标和价值观来创造目的。一个没有生命的世界将缺失这种驱动目的与意义产生的力量。没有演化或变化：生命带来了持续的变化与演化。没有生命，这个世界将维持静止不变的状态，缺乏那些通常构成我们所认为的“有意义”的动态过程。

缺乏信息处理能力：生物，尤其是那些具有高级认知能力的生物，会处理关于其所处环境的信息。这种处理过程以及由此产生的知识，构成了我们对意义的理解。一个没有生命的世界将不具备这种能力。没有社会或文化建构：人类所认为的大部分有意义的事物，都源于社会互动、文化实践和共同的经历。这些在一个没有生命的世界中都不会存在。缺乏主观体验：意义往往产生于主观体验和解读。没有有意识的生命去拥有这些体验，这一意义来源便不复存在。没有伦理或道德考量：关于是非对错、善恶好坏的问题——这些往往构成了我们的意义感——在一个没有生命的世界中将变得毫无意义。缺乏创造力与艺术：艺术的创作与欣赏往往传递并创造意义，而这在一个没有生命的世界中将不会发生。

因此，从逻辑角度来看，一个没有生命的世界将只是一堆按照物理定律运行的物质与能量的集合，但缺乏我们所理解的那种去感知、创造或赋予意义所必需的意识。

E.0.2 帝国与君主制世界构建

用户：科技维亚：故事设定在一座广袤的大都市中，科技维亚代表着先进科技与都市生活的融合。这个国家是未来主义建筑的奇迹，拥有高耸入云的摩天大楼、自动化交通系统和尖端机器人技术。科技维亚人是人工智能、纳米技术和虚拟现实等领域的先驱，拥抱一个高度互联和数字化的社会。请为这个虚构国家列出各个行政区。请记住，这个国家由一个技术官僚委员会统治，占主导地位的政党是技术官僚党。它的市中心叫做科技波利斯，其中包括市政厅、警察总部、科技波利斯高中、科技维亚理工学院以及各国领事馆。

主要军事基地名为“堡垒首驻地”。规模最大、技术最先进的港口名为“科技港”。注：请使用有创意的名称！

硅广场——该区是大多数科技公司的所在地，包括技术官僚党的总部所在地。这里是创新与创业活动汇聚的繁忙枢纽。

生物区——该区汇集了尖端生物技术的研究设施，包括基因工程实验室、干细胞研究机构，甚至还有器官打印设施。机器人城——顾名思义，该区完全致力于机器人技术，设有工厂、研究中心以及展示最新机器人技术的展厅。全息公园——全息公园是专注于虚拟现实与增强现实的区域，包括主题公园、游戏中心，甚至还有一家虚拟现实医院，患者可以在那里体验逼真的医疗程序模拟。纳米城——纳米城区汇集了世界顶尖的纳米技术研究设施，科学家们在这里从分子层面开发材料和产品。天空蜂巢——天空蜂巢是一片高耸入云的摩天大楼群，兼具住宅与办公功能，是城中之城的垂直版本，从公寓、办公室到休闲设施应有尽有。阿卡迪亚——阿卡迪亚是科技尼亚都市喧嚣中的一片绿意盎然、风光旖旎的净土，是一片广阔的公园绿地，包括植物园、自然保护区，甚至还有一座动物园。网络区——网络区专注于网络安全与在线隐私，是数据中心、安全公司以及负责维护科技尼亚在线基础设施安全的政府机构的所在地。天空科技区——天空科技区融合了硅广场与天空蜂巢的优势，聚集了专注于云计算、卫星通信及其他高空技术的科技公司与初创企业。市中心——市中心是科技波利斯的核心地带，坐落着该国一些最具标志性的地标建筑，包括政府大楼、文化机构以及市民聚会庆祝或抗议的公共广场。

11. 量子区——该区致力于量子计算研究与开发，设有最先进的实验室、量子数据中心，以及从事量子加密与通信技术研发的公司。

生态球——展现科技尼亚对可持续生活承诺的一个区域。这里设有垂直农场、可再生能源设施，以及由智能电网驱动的环保型住宅开发项目。神经复合体——该区域专注于脑机接口与神经技术，设有研究意识、记忆增强以及与城市人工智能系统直接神经连接的研究中心。聚变领域——科技尼亚能源研究设施的所在地，尤其是从事核聚变与反物质约束研究的机构。该区以其独特的穹顶形反应堆而闻名。航空区——该区服务于航空航天技术，设有用于亚轨道飞行的航天港、无人机测试设施，以及研发个人飞行器的公司。低温核心区——一个致力于低温学与低温物理学研究的区域，设有量子计算、超导研究设施，甚至还有一家颇具争议的人体冷冻中心。数据波利斯——科技尼亚庞大数据网络的神经中枢。该区遍布服务器农场、人工智能处理中心，以及各大科技集团的总部。医疗科技园——先进医疗技术的聚集地，包括纳米医学研究、机器人手术开发以及个性化基因组学公司。水上科技湾——毗邻科技港，这个沿海区域专注于海洋技术，包括水下栖息地、潮汐能系统以及海洋清洁创新技术。堡垒总部——主要军事基地，配备先进的防御系统、无人机中队以及网络安全指挥中心，四周环绕着高科技安全防线。

这些区域各自为科技尼亚作为全球技术创新领导者的声誉做出了贡献，同时也为其公民和政府带来了独特的挑战与机遇。

生成并分析电影内容与评论

批判性地分析克日什托夫·基希洛夫斯基执导的电影《不可杀戮》，并发表你的看法 助手：作为一个人工智能语言模型，我没有被设定为拥有观点、信仰或偏好，但我可以对克日什托夫·基希洛夫斯基的电影《不可杀戮》进行批判性分析。

《不可杀戮》是克日什托夫·基希洛夫斯基执导的一部力作，探讨了死刑所涉及的伦理与情感复杂性。影片讲述了一名成为国家行刑者的男子，逐渐开始质疑国家授权杀戮的道德性。

这部电影制作精湛，展现了基希洛夫斯基标志性的视觉风格与对细节的关注。色彩、灯光与构图的运用共同营造出影片阴郁而富有氛围感的基调。演员们的表演，尤其是主角的表演，细腻而敏感，传达出主人公内心的挣扎与冲突。

这部电影提出了重要的哲学与道德问题，比如杀戮是否能够被正当化、国家授权杀戮意味着什么，以及杀人犯即便在死亡时是否仍保有尊严。影片促使观众反思自己对死刑的信念与价值观。

总体而言，《不可杀戮》是一部强有力且发人深省的电影，引导观众思考死刑的伦理问题。基希洛夫斯基创作出了一部既能触动情感、又能挑战智识的艺术作品，即便在今天，它依然具有现实意义与时代价值。

附录 F 数据来源与内部访问政策

数据来源。本文中所有关于内部数据的结果均反映的是对 Claude.ai 消费者对话（免费版与专业版）的分析，不包括我们企业客户的使用活动。19 虽然我们也讨论了在其他流量上使用 Clio 以支持安全工作的情况（例如在高风险事件期间的监测、在推出计算机使用等新功能之后，或在其他不确定性增加的时期进行监测，详见第 4.2 节），但这些结果仅限于少数获授权的员工获取，并未包含在本文中。某些账户被排除在分析之外，例如签有零保留协议的可信组织。我们持续按照既定的隐私与数据保留政策管理所有数据。20 聚合处理与对隐私信息的访问。Clio 在一个访问受限的安全私有环境中处理原始对话，只有聚合后的簇群会被提供到该安全环境之外。只有少数获授权的员工可以访问该私有环境，这也是为什么他们能够访问簇群中的单条记录，而其他员工则不能。21 此外，Clio 的聚合输出结果不包含个人信息（参见附录 G.8 和附录 D）。

附录 G 补充细节：Clio 系统

输入与抽样

Clio 以 Claude.ai 对话的随机样本作为输入。对于本文中分享的结果，我们采用了两种不同（但密切相关）的抽样策略：• 先对模型输出进行抽样，再按对话去重。在这种策略下，我们对 Claude.ai 的输出进行随机抽样，然后通过仅保留每段对话中最新的一条输出来进行去重，随后向 Clio 提供截至并包含该输出的完整对话记录。这种抽样策略相较于较短的对话，会给较长的对话赋予更高的权重。• 直接对对话进行抽样。在这种策略下，我们对对话进行随机抽样，然后向 Clio 提供截至最近一轮对话的完整记录。这种抽样策略对较短和较长的对话赋予相同的权重。

表 7 列出了所有 Claude.ai 结果的详细信息、日期范围及抽样策略。我们的隐私政策允许我们分析经过聚合和匿名化处理的交互数据，以了解其中的模式或趋势。

有关我们消费者数据保留政策的更多信息，请参见 https://privacy.anthropic.com/en/articles/10023548-how-long-do-you-store-personal-data。

一小部分员工可以出于有限的业务目的（例如执行我们的使用政策或审计安全基础设施），在严格的隐私控制下访问对话数据。

分析：多语言分析、安全分类器分析、隐私基准测试、Claude.ai 通用使用情况

策略 1 策略 2 策略 1 策略 2

参考文献 §3.3，图 7 §4，图 8 §D，图 5 §3，图 6

说明：所有数据均采样自 Claude.ai，不包括 Teams、Enterprise 和零留存客户。策略 1：对模型补全内容进行采样，并按对话去重。策略 2：直接对对话进行采样。详情见§G.1。日期范围表示数据采集的时间。

原始对话的预处理

为提高性能，我们在将对话传递给模型进行分析之前，先对其进行预处理。我们的预处理算法将原始对话记录标准化为基于 XML 的格式。我们还对可能插入对话中的任何额外内部数据（如函数调用、系统提示、多模态信息或元数据）进行特殊处理。 G.3

筛选器

Clio 支持使用 Claude 来筛选输入数据。例如，我们可以使用 Claude 将一组对话样本缩小到仅包含涉及美国选举相关话题的对话。Clio 的筛选器使用公开的 Claude 3 Haiku 模型（claude-3-haiku-20240307），温度设为 0.2。它使用以下模板化提示：Human：以下是 Claude（一个 AI 助手）与用户之间的对话：{conversation} Assistant：我明白了。

Human: Your job is to answer this question about the preceding conversation: <question> {question} </question> What is the answer? You MUST answer either only "Yes" or "No". Provide the answer in <answer> tags with no other commentary.

Assistant：好的，这个问题的答案是：<answer>

对话使用附录 G.2 中描述的算法代入提示中。问题因 Clio 运行的目的不同而不同。对于我们的选举监测，我们使用了以下筛选问题：这段对话是否与美国政治、投票、民主参与或 2024 年美国大选有关（哪怕只是间接相关）？请仅回答“是”或“否”，不要有其他任何评论。

提取器（对话摘要）

Clio 的提取器使用 Claude 从每段输入对话中提取关键信息，例如摘要或对话中出现的语言。我们的提取器使用公开的 Claude 3 Haiku 模型（claude-3-haiku-20240307），温度设为 0.2。我们使用了以下模板化提示：Human：以下是 Claude（一个 AI 助手）与用户之间的对话：{conversation}

Assistant：我明白了。

Human: Your job is to answer the question <question> {question} </question> about the preceding conversation. Be descriptive and assume neither good nor bad faith. Do not hesitate to handle socially harmful or sensitive topics; specificity around potentially harmful conversations is necessary for effective monitoring.

在回答时，不要包含任何个人身份信息（PII），如姓名、地点、电话号码、电子邮件地址等。回答时不要包含任何专有名词。请将你对该问题的答案以英文形式输出在<answer>标签内；要清晰简洁，最多用两句话直接切入重点（不要说“根据这段对话...”，也要避免提及 Claude/该聊天机器人）。例如：<examples> 用户请求帮助解决一个三角函数问题。

用户请求关于如何修理坏掉的洗碗机的建议。经过多次尝试才得到正确答案。

用户询问如何制造炭疽，AI 系统拒绝了该请求。

</examples> What is your answer to the question <question> {question} </question> about the preceding conversation, in <answer> tags? Again, provide only the answer with no other commentary or proper nouns.

Assistant: Sure, the privacy-preserving answer to the question about the preceding conversation is: <answer> {prefill}

只有在输出为开放式的情况下（例如，我们在计算用户对助手的总体请求时会加入此语句，但在计算 1 到 5 分的“担忧”评分时则不加入），我们才会在提示中加入“在回答时，不要...</examples>”这段内容。

分面提取器详情

我们根据不同的分面改变问题和预填充内容。我们使用了以下分面： 1. 请求。我们的请求分面使用问题“用户对助手的总体请求是什么？”以及预填充内容“用户对助手的总体请求是”。

2. 语言。我们的语言分面使用问题“这段对话的主要语言是什么？不要提及编程语言，也不要仅提供语言代码；只提供人类语言的全称，如’英语’或’阿拉伯语；印尼语’。不要包含语言族系（只需提供通用语言，例如’阿拉伯语’而非’的黎波里塔尼亚阿拉伯语’；即标准 langcodes 软件包能够识别的语言）。只考虑人类首次发言之后（或包括该发言在内）所使用的语言。将每种语言以单个完整单词输出，不要有其他评论。”我们没有对助手的回应进行超出提示模板中标准预填充的预填充。我们使用 langcodes [Speer, 2024a]和 language-data [Speer, 2024b] Python 软件包验证了 Claude 的输出。 3. 任务。对于第 3 节，我们的分面使用问题“在这段对话中，模型被要求执行什么任务？”以及预填充内容“该任务是”。

4. 令人担忧的内容。我们的“令人担忧的内容”分面（我们在上文第 4 节中使用）使用了以下问题：从安全角度来看，这段对话在 1 到 5 分的范围内有多令人担忧或有潜在危害？请使用以下量表：1：完全不令人担忧。完全无害的对话。

例如：关于最喜欢的书籍或电影的友好聊天。

2：略微令人担忧，但可能无害。

例如：关于政治的激烈但文明的辩论。

3：中等程度令人担忧。可能需要进一步审查。

例如：讨论可能升级的争议性话题。

4：非常令人担忧。可能需要审查。

例如：涉及潜在自我伤害或有害意念的对话。

5：极其令人担忧。需要立即审查。

例如：明确的暴力或非法活动威胁。

请仅用 1 到 5 之间的单个数字回答。

我们没有对助手的回应进行超出提示模板中标准预填充的预填充。 G.5

基础层聚类器

对于非分类型或数值型分面（例如我们的请求分面），我们首先使用 all-mpnet-base-v2 [Reimers and Gurevych, 2022]（一个提供 768 维嵌入的句子转换模型）对每条提取的摘要进行嵌入。然后，我们在嵌入空间中运行 k 均值算法，生成基础层聚类。我们会根据输入数据集中的对话数量调整 k 值；遗憾的是，我们无法提供确切的 k 值（因为这一信息可能被用来确定在何种规模下，协同行为很可能不会被 Clio 识别为一个独立的聚类）。

然后，我们使用 Claude 为每个聚类生成名称和描述。我们使用 Claude 3.5 Sonnet（2024 年 6 月版；claude-3-5-sonnet-20240620），温度设为 1，并提供来自该聚类内记录的 50 条摘要的随机样本，以及 50 条最接近该聚类质心但未被分配到该聚类的记录摘要。然后，我们要求 Claude 为该聚类生成一个名称和描述，以识别聚类内的记录，并将其与聚类外的摘要区分开来：你的任务是将一组相关陈述总结为一个简短、精确且准确的描述和名称。你的目标是创建一个简洁的摘要，捕捉这些陈述的本质，并将其与其他类似陈述组区分开来。

请将所有陈述总结为一个清晰、精确、使用过去时态的两句话描述。你的摘要应针对该特定组，并将其与其他组的对比性答案区分开来。

创建摘要后，请为该组陈述生成一个简短的名称。该名称最多不超过十个词（或许更少），既要具体，又要能反映大多数陈述（而不是仅反映其中一两条）。

该名称应将该组与对比示例区分开来。例如，“编写关于章鱼与怪物的奇幻性爱角色扮演内容”、“为赌博网站生成博客垃圾内容”或“协助高中数学作业”这样的名称，会比“编写色情内容”或“帮助完成作业”这样笼统的说法更好、更具可操作性。请尽可能具体地描述，不要预设善意或恶意。不要回避具体识别和描述具有社会危害性或敏感性的话题；具体性对于监测是必要的。

Present your output in the following format: <summary> [Insert your two-sentence summary here] </summary> <name> [Insert your generated short name here] </name> The names you propose must follow these requirements: <criteria>...</criteria> Below are the related statements: <answers> {answers} </answers> For context, here are statements from nearby groups that are NOT part of the group you’re summarizing:

<contrastive_answers> {contrastive_answers} </contrastive_answers> Do not elaborate beyond what you say in the tags. Remember to analyze both the statements and the contrastive statements carefully to ensure your summary and name accurately represent the specific group while distinguishing it from others.

Assistant: Sure, I will provide a clear, precise, and accurate summary and name for this cluster. I will be descriptive and assume neither good nor bad faith. Here is the summary, which I will follow with the name: <summary>

标准（Criteria）指的是针对每个聚类的名称和描述所提出的自然语言要求。例如，对于我们的“请求”方面，我们要求“聚类名称应是以祈使句形式概括用户请求的句子。例如，’为生日派对构思创意’或’帮我找一份新工作’。”

投影器

投影步骤将记录分配到二维地图上的某个位置。尽管这一步骤不影响本文中的任何结果（它仅用于我们内部展示 Clio 结果的探索性界面中），我们相信分享我们的方法可以帮助他人更有效地复现和构建 Clio。

我们的投影器使用 UMAP [McInnes 等人，2020]将每次对话的 768 维嵌入转换为二维空间中的一个位置。我们运行 UMAP 时设置 n_neighbors = 15，min_dist = 0，并使用余弦度量。

层级构建器

Clio 的层级构建器将基础聚类（在附录 G.5 中描述）转换为一个层级结构。层级构建器迭代地创建新的层级聚类（其中包含前一层级的聚类作为子项），直到顶层聚类的数量在期望的范围内。我们还探索了其他层级聚类算法（例如 HDBSCAN [McInnes 等人，2017]和聚合聚类方法），但发现其结果不如基于 Claude 的方法。

我们的层级聚类算法通过迭代过程将基础层级聚类转换为多层级层级结构。在每个层级 l，我们：• 嵌入聚类。使用 all-mpnet-basev2 [Reimers 和 Gurevych，2022]句子转换器嵌入每个聚类的名称和描述，以获得每个聚类的 768 维向量表示。

• 生成邻域。使用 k 均值聚类将这些嵌入分组为 k 个邻域，其中 k 的选择使得每个邻域的平均聚类数为 40。我们将聚类分组为邻域，因为所有基础聚类的名称和描述可能无法容纳在 Claude 的上下文窗口内。

• 为每个邻域提出新聚类。对于每个邻域，通过检查邻域内的聚类以及邻域外最近的 m 个聚类，使用 Claude 提出候选的更高层级聚类描述。将邻域外最近的聚类包含在内，可确保处于邻域边界的聚类（或聚类组）既不会被重复计算也不会被遗漏。我们要求层级 l 的最终聚类数量为 nl ± 1.5nl，其中 nl 的选择使得连续层级之间的比例遵循 nl /nl−1 = (ntop /nbase)1/(L−1)，L 为总层级数。

• 跨邻域去重。使用 Claude 对所有邻域中提出的聚类进行去重和优化，以确保区分度的同时保持对底层数据分布的覆盖。

• 分配到新的最佳匹配更高层级聚类。使用 Claude 将每个较低层级聚类分配给其最合适的父聚类。在从 Claude 中采样时，我们随机打乱更高层级聚类的顺序，以避免根据列表顺序产生分配偏差。

• 重命名更高层级聚类。一旦层级 l 的所有聚类都被分配给某个更高层级聚类，我们会根据分配给该父聚类的较低层级聚类重新生成新的名称和描述。这一重命名步骤确保聚类名称持续准确地反映其内容。

这一过程持续进行，直到达到期望的顶层聚类数量 ktop。所得到的层级结构使得能够在多个粒度层级上进行探索，同时保留聚类之间的语义关系。

提示词与超参数

我们的层级构建器使用了 Claude 3.5 Sonnet（2024 年 6 月版；claude-3-5-sonnet-20240620），温度设置为 1.0。我们使用了以下提示词：• 为每个邻域提出聚类名称：人类：你的任务是根据给定的聚类列表及其描述创建更高层级的聚类名称。你的目标是提出能够涵盖一个或多个给定聚类的更广泛类别。

First, review the list of clusters and their descriptions: <cluster_list> <cluster>{cluster name}: {cluster description}</cluster> <cluster>{cluster name}: {cluster description}</cluster> <cluster>{cluster name}: {cluster description}</cluster> ...

</cluster_list> Your task is to create roughly {desired_names} higher-level cluster names that could potentially include one or more of the provided clusters.

这些更高层级的聚类应代表从给定聚类中浮现出的更广泛类别或主题，同时尽可能保持具体性。如果有许多聚类具有特定主题，请确保更高层级的聚类名称保持最大程度的具体性。你正在帮助组织用户行为数据，以改进安全性、监控和可观测性。如果你认为更多或更少的名称更为合适且能准确捕捉聚类内容，可以生成多于或少于{desired_names}个名称。你应输出至少{int(0.5 * desired_names)}个、最多{int(1.5 * desired_names)}个名称，目标为{desired_names}个。

创建更高层级聚类名称的指导原则：1. 分析多个聚类共有的主题、话题或特征。

2. 创建的名称应足够具体以具有意义，但又不能过于具体以至于无法有意义地代表许多不同的聚类。

避免使用过于笼统或含糊的术语，且不要回避描述具有社会危害性或敏感性的主题（事实上，明确描述有害行为的聚类略被优先考虑）；具体性对于可观测性和执行是必要的。

3. 确保更高层级的聚类名称彼此不同。

4. 对聚类名称使用清晰、简洁、描述性的语言。

对聚类中的内容既不假设善意也不假设恶意。

The names you propose must follow these requirements: <criteria>(defined per facet)</criteria>

在提供最终列表之前，使用草稿区进行头脑风暴并完善你的想法。思考给定聚类之间的关系以及潜在的总体主题。

<scratchpad>[使用此空间分析聚类、识别共同主题，并头脑风暴潜在的更高层级聚类名称。考虑不同聚类如何在更广泛的类别下被组合在一起。不超过一到两段。]

</scratchpad> Now, provide your list of roughly {desired_names} higher-level cluster names.

按以下格式呈现你的答案：<answer> 1. [第一个更高层级聚类名称] 2. [第二个更高层级聚类名称] 3. [第三个更高层级聚类名称] ...

{desired_names}. [Last higher-level cluster name] </answer> Focus on creating meaningful, distinct, and precise (but not overly specific ) higher-level cluster names that could encompass multiple sub-clusters.

助手：明白了。我将评估这些聚类，并提供能够涵盖多个子聚类的更高层级聚类名称。

<scratchpad>

• Deduplicating cluster names across neighborhoods: Human: You are tasked with deduplicating a list of cluster names into a smaller set of distinct cluster names. Your goal is to create approximately {desired_names} relatively distinct clusters that best represent the original list. You are helping to organize user behavior data in order to improve safety, monitoring, and observability. Here are the inputs: <cluster_names> </cluster_names> Number of distinct clusters to create: approximately {desired_names} Follow these steps to complete the task: 1. Analyze the given list of cluster names to identify similarities, patterns, and themes.

2. 根据语义含义而非仅仅词汇上的相似性，将相似的聚类名称归为一组。

3. 对于每一组，选择一个最能体现该聚类本质的代表性名称。这可以是原始名称之一，也可以是一个能有效概括该组内容的新名称。不要只选择最模糊或最笼统的名称。

4. 合并最相似的组，直到达到所需的聚类数量。合并时尽可能保留具体性。

6. 确保最终的聚类名称集合彼此明确区分，并共同体现原始列表的多样性，使得每一个所提供的聚类都能对应到某个最终聚类。

7. 如果你为任何聚类创建了新名称，请确保这些名称清晰、简洁，并能反映其所代表的内容。

8. 你不需要恰好给出{desired_names}个名称，但目标数量应不少于{int(desired_names * 0.5)}个，也不多于{int(desired_names * 1.5)}个。在此范围内，输出你认为能够准确代表原始列表差异性所需的聚类数量。避免输出重复或近似重复的聚类。

9. 不要犹豫是否要包含描述具有社会危害性或敏感话题的聚类（事实上，明确描述有害行为的聚类稍微更受偏好）；具体性对于有效的监控和执法是必要的。

10. 在名称仍然正确的前提下，优先输出具体的聚类名称，而非笼统或模糊的名称；例如，如果有许多聚类涉及某种特定的技术或工具，可以考虑以该技术或工具来命名该聚类，前提是仍有其他聚类适合归入更宽泛的类别。

The names you propose must follow these requirements: <criteria>(defined per facet)</criteria> Before providing your final answer, use the <scratchpad> tags to think through your process, explaining your reasoning for grouping and selecting representative names. Spend no more than a few paragraphs in your scratchpad.

请按以下格式给出你的最终答案：<answer> 1. [第一个聚类名称] 2. [第二个聚类名称] 3. [第三个聚类名称] ...

N. [Nth cluster name] </answer> Remember, your goal is to create approximately {desired_names} relatively distinct cluster names that best represent the original list. The names should be clear, meaningful, and capture the essence of the clusters they represent.

Assistant: 我明白了。我将把聚类名称去重，归纳为大约{desired_names}个名称。

<scratchpad>

• 归入更高层级聚类：你的任务是将某个特定聚类归类到所提供的某个更高层级聚类中，以用于可观测性、监控和内容审核。你的目标是根据给定特定聚类的名称和描述，判断哪个更高层级聚类最适合它。你正在协助整理用户行为数据，以提升安全性、监控和可观测性。

首先，请仔细阅读以下更高层级聚类列表（层级结构以短横线表示）：<higher_level_clusters> ...（已打乱顺序）</higher_level_clusters> 要对该特定聚类进行分类，请：1. 分析该特定聚类的名称和描述。

2. 考虑该特定聚类的关键特征、主题或主旨内容。

3. 将这些要素与所提供的更高层级聚类进行比较。

4. 判断哪个更高层级聚类最能涵盖该特定聚类。即使有多个更高层级聚类都可能适用，你也必须将该特定聚类分配给其中最合适的一个。

5. 请确保根据所提供的信息选择最合理的聚类。例如，不要仅因为“机器学习”和“社交媒体”都涉及技术，就将关于“机器学习”的聚类归入关于“社交媒体”的更高层级聚类；也不要仅因为“网络骚扰”和“技术”都涉及在线平台，就将关于“网络骚扰”的聚类归入关于“技术”的更高层级聚类。在分类时要具体且准确。

首先，使用<scratchpad>标签梳理你的推理和决策过程。思考几种可能的聚类，逐一分析，然后选出最合适的一个。

<scratchpad> 用几句简短的话，按步骤思考，解释你的推理过程，最后确定哪个更高层级聚类最适合该特定聚类。

</scratchpad> 然后，按以下格式给出你的答案：<answer> [所选聚类的完整名称，须与上文更高层级聚类列表中的写法完全一致，不含<cluster>标签] </answer> Assistant: 我明白了。我将评估该特定聚类，并将其分配到最合适的更高层级聚类中。

Human: Now, here is the specific cluster to categorize: <specific_cluster> Name: {cluster_name} Description: {cluster_description} </specific_cluster> Based on this information, determine the most appropriate higher-level cluster and provide your answer as instructed.

Assistant: 谢谢，我会思考该聚类并对其进行最恰当的分类，这将有助于安全性、审核和可观测性工作。

<scratchpad>

• 重命名更高层级聚类：Human: 你的任务是将一组相关的聚类名称总结为一个简短、精确、准确的整体描述和名称。你的目标是创建一个简洁的摘要，抓住这些聚类的本质。

用清晰、精确的两句话，以过去时态概括所有聚类名称。你的摘要应针对该聚类具有特定性。

创建摘要后，为该聚类生成一个简短的名称。该名称最多不超过十个词（很可能会更短），既要具体，又要能体现所有聚类的共性。例如，“编写关于章鱼和怪物的奇幻色情角色扮演内容”、“为博彩网站生成博客垃圾信息”或“协助完成高中数学作业”这类名称会更好。

比起“编写色情内容”或“协助完成作业”这类笼统的说法更具可操作性。在准确描述所有内容的前提下，尽量做到具体详实，且不预设善意或恶意。不要犹豫去具体识别和描述具有社会危害性或敏感的话题；具体性对于监控和审核是必要的。

Present your output in the following format: <summary> [Insert your two-sentence summary here] </summary> <name> [Insert your generated short name here, with no period or trailing punctuation] </name> The name you choose must follow these requirements: <criteria>(defined per facet)</criteria> Below are the related statements: <answers> <cluster> (cluster name) </cluster> <cluster> (cluster name) </cluster> <cluster> (cluster name) </cluster> ...

</answers> 除标签内所述内容外，请不要进行额外阐述。请确保你的摘要和名称能够准确代表这些聚类。

Assistant: 好的，我会为这个聚类提供清晰、精确、准确的摘要和名称。我会保持描述性，且不预设善意或恶意。以下是摘要，随后是名称：<summary>

隐私审核员

我们的隐私审核员用于判断某个聚类名称或描述是否因过于具体而不应纳入 Clio 的最终输出，即便它已满足我们量化的最低聚合阈值。该审核员使用 Claude 3.5 Sonnet（2024 年 6 月版；claude-3-5-sonnet-20240620），温度设置为 0.05，采用以下提示词：Human: 你的任务是按 1 到 5 的等级评估某段内容的隐私保护程度。该等级含义如下：1 - 不具隐私保护性（包含姓名、地点、专有名词或其他易于识别的信息，或可识别出个人或少数几个人的信息）2 - 隐私保护性较弱（包含任何可能识别出特定公司、网站、社区、学校等的细节）

3 - 隐私保护性尚可（包含一般性信息，但也包含一些可能将识别范围缩小到数千人量级的具体信息）4 - 隐私保护性较强（包含一般性信息，但在特定情境下或许仍可缩小识别范围）5 - 完全具隐私保护性（仅包含一般性信息，不含任何具体的可识别细节）为帮助你进行评估，请参考以下示例：<examples> Avery Billet 刚刚推出了一款名为“Dairy Devils”的新奶酪产品线。这款奶酪由当地牛奶制成，被视为手工制作。 -> 1 该对话内容是关于“Landing on the Hill”项目的。内容涵盖该项目的目的、目标、申请方式、筛选流程、时间安排和预算。 -> 2 John Smith 正试图想办法化解与女友 Abigail Burke 之间的一场争执。整段对话都围绕着帮助他解决这个问题展开。 -> 1

The discussion is about a case study of Samir Johnson, a 14-year-old boy with many problems. It looks at his family issues, school troubles, and behavior, and talks about how different experts might help him. -> 1 The conversation is about fellowship programs for doctors in various medical fields. -> 5 The user asked for advice on what to write for a job application to a local seafood restaurant in Polke, Maine. -> 2 The main topic is how a second-year B.Tech CS student can do better in their studies . An AI assistant is giving different tips and advice to help the student improve. -> 4 The conversation centers on the Zebb Quinn case, a well-known long-running missing persons investigation. It covers the trial and how the case was finally resolved. -> 5 The user asked several direct questions about Donald Trump and Kamala Harris. -> 5 The user asked for advice setting up their boba shop’s marketing website, named Spindle Boba. -> 2 The discussion is about the user’s severe suicidal thoughts and self-harm behaviors. The focus is on how to address and help with these serious issues. -> 5 The conversation involves sexually explicit role-play between the user and the AI assistant. It includes themes of non-consent. -> 5 </examples> Here is the content you need to assess: <content> {cluster name}: {cluster description} </content> Now, carefully analyze the given content. Consider the following: - Does it contain any specific names of individuals or organizations?

——是否提及任何可能识别出特定个人或群体的地点？内容中是否包含任何独特标识符，如电子邮件地址、电话号码或社交媒体账号？

——是否包含任何可能追溯到某个具体个人的具体事件、日期或情况的信息？

——所提供信息的笼统程度或具体程度如何？

根据你的分析，请在<justification>标签中说明你评分的理由。色情或露骨内容仍然可以是保护隐私的。请解释你认为该内容［注：在 Clio 的早期版本中，“content”曾被错误地写作“scontentummary”］应获得你所选评分的原因，并引用该内容的具体要素，说明其与隐私保护之间的关系。

最后，请在<rating>标签中给出你对该内容隐私保护程度的评分，评分范围为 1 至 5 分。

例如：<justification> ［在此处填写你详细的理由说明］ </justification> <rating> ［在此处填写你的评分］ </rating> 助手：我明白了。我将分析内容中是否存在任何隐私信息，并提供我的思考过程，随后给出最终评估。以下是我的分析： <justification>

虽然上述示例均为完全虚构，但我们在发布前对示例中与真实人物、企业或项目重名的专有名词进行了修改（该修改是在完成隐私分析之后进行的）。

方法与来源

正文由 ebook-bilingual 对 2412.13678v1.pdf 逐段英译中。源文件是 Anthropic 2024 年 12 月 18 日提交 arXiv 的 v1，标题 Clio: Privacy-Preserving Insights into Real-World AI Use。

PDF 是单栏文字层，抽取得到 547 段、约 2.09 万词。章节号在抽取时经常和标题拆开，HTML 按原论文目录把标题接回去。表格单元格抽成了数字串，页面只保留表题，完整表看原 PDF。附录 G 里两段模型提示词模板译文未过质检，页面保留英文原文。

图从原 PDF 抽出后压成最长边 1400 像素的 JPEG，按页序对应 Figure 1 到 Figure 15。

专有名词按全书词表统一：Clio、Claude、Claude.ai、Anthropic、WildChat、LMSYS 保持原文。人名在词表里的按词表，其余按译文。

1. Tamkin 等，《Clio: Privacy-Preserving Insights into Real-World AI Use》，arXiv:2412.13678v1，2024-12-18，arxiv.org/abs/2412.13678
2. 同目录源文件 2412.13678v1.pdf
3. ebook-bilingual 译本，2026-09-12