美國調查博主 Kevin Bass 近日發布一系列文章，聲稱調查 Anthropic 的資金流向後，發現該公司可能透過慈善基金、AI安全評估機構及媒體組織，形成一套有利於自身監管訴求的利益網路。他還指控，相關組織可能同時推動「AI將威脅人類」的論述，藉此擴大對AI監管的需求。
Moskovitz持有的Anthropic股份，成為指控核心
Bass的調查首先將焦點放在Facebook共同創辦人Dustin Moskovitz，以及其支持的慈善組織Good Ventures Foundation（GVF）。
根據Bass的說法，Moskovitz早期投資Anthropic，相關持股價值在過去約16個月內，從約5億美元大幅增加至超過77億美元。Moskovitz其後將這批資產投入GVF，而這筆Anthropic持股據稱已占該基金投資組合的主要部分。
Bass進一步指稱，GVF是包括METR在內多個AI安全及政策相關組織的重要資助者。METR是一家專注於評估AI模型能力與安全風險的非營利研究組織，曾參與前沿AI模型的測試與評估。
他認為，當Anthropic的估值持續上升，相關慈善資金便可能同步增加，進而為AI安全研究及監管倡議提供更多資源。反過來，若Anthropic遭遇重大挫折，相關資產價值下跌，也可能影響這些組織的資金來源。
基於這種資金關係，Bass質疑，METR是否仍能被視為真正獨立於Anthropic的第三方評估機構。
指控資助AI安全組織，也推動「AI末日論」
Bass的第二項指控，涉及由同一批資金支持的媒體及公共政策組織。他點名Tarbell Center等機構，聲稱這些組織獲得與GVF相關的資金支持，並透過《The Verge》、《Science》、《洛杉磯時報》、《The Dispatch》及《TIME》等媒體，發布或促成涉及AI風險、失控及人類生存危機的報導。
Bass認為，這些組織一方面推動AI安全研究與風險評估，另一方面又持續放大AI可能威脅人類的論述，可能形成相互強化的效果：媒體報導加劇公眾對AI風險的關注，社會及政府因而要求更多安全評估與監管措施，而相關研究及政策組織則可獲得更多資金。他將這種現象稱為「Anthropic Network」，並形容其為一套不斷自我強化的「AI末日機器」。
監管倡議是否可能成為大型AI公司的競爭工具？
Bass進一步提出，Anthropic支持AI安全評估及監管的動機，可能不僅是降低AI風險，也包括藉由監管要求提高產業進入門檻。
按照他的推論，當AI安全風險被不斷放大，政府可能要求AI公司接受更嚴格的第三方評估、風險測試及合規審查。大型AI企業擁有較充足的資金與技術資源，能夠承擔相關成本；相較之下，中小型開發商及開源AI項目可能面臨更大的經營壓力。
在這種情況下，大型企業可能透過支持監管制度，間接鞏固自身的市場地位，甚至影響政府採用哪些評估標準及評估機構。
Bass因此認為，Anthropic可能同時扮演「提出AI風險警告」及「提供解決方案」的角色，從而在政策制定過程中取得更大的影響力。然而，這仍屬於他的推測。更嚴格的AI監管是否必然有利於Anthropic，以及相關監管倡議是否出於排除競爭對手的目的，都需要更多產業資料與直接證據加以驗證。
Bass警告：AI安全評估的獨立性需要重新檢視
Bass在文章中主張，若AI安全評估機構、媒體組織及政策倡議團體，均依賴與Anthropic估值相關的資金來源，便可能形成利益衝突。
他尤其擔心，當Anthropic持續成長時，相關組織的資金更加充裕，AI風險論述及監管倡議也可能隨之擴大；若Anthropic陷入困境，這套網絡則可能面臨資金縮減。
Bass認為，這種結構性誘因可能使相關組織難以對Anthropic的模型提出最嚴格的負面評估，並呼籲美國國會調查Anthropic的資金網路、AI安全評估機構的獨立性，以及相關非營利組織與媒體之間的資助關係。
他也將這套機制與近期美國AI產業對安全風險的討論連結起來，認為美國若過度聚焦AI威脅，可能拖慢自身的AI發展速度，進而削弱與中國競爭的能力。
指控尚待證實，資金關係不等於評測遭操縱
值得注意的是，Bass的文章目前屬於個人調查與觀點陳述，並非已獲官方確認的財務審計報告。從目前提供的內容來看，他提出了資金關係、組織合作及利益衝突等問題，但尚未展示足以證明Anthropic直接控制METR評估結果，或指示媒體散播「AI末日論」的完整證據。
此外，AI安全評估、風險研究及監管倡議本身具有獨立的公共政策價值。即使相關機構接受同一慈善基金或捐助者的資助，也仍須透過治理透明度、利益衝突揭露、評估方法公開及外部審查等方式，判斷其研究是否具備可信度。
因此，Bass的指控目前更適合作為對AI產業資金結構及安全評估獨立性的質疑，而非已獲證實的「Anthropic操縱AI評級機構」事件。後續仍須等待更多財務文件、組織回應及具體證據，才能判斷相關資金關係是否確實影響AI安全評估與監管政策。
