Anthropic बड़े मॉडलों को प्रशिक्षित करने से जुड़ी किसी भी चीज़ पर उपयोगकर्ताओं को ब्लॉक करता है
Anthropic के Claude models अब increasingly ऐसे queries को refuse या throttle कर रहे हैं जो अन्य AI systems को train या improve करने से जुड़ी हैं, जिनमें अपेक्षाकृत benign ML और reinforcement learning work भी शामिल है। उपयोगकर्ताओं का कहना है कि यह aggressive safety और anti-competition policies, data use और copyright के आसपास hypocrisy, और एक dominant vendor के महत्वपूर्ण workflows को एकतरफा काट देने से पैदा होने वाला dependence risk दिखाता है। कई लोग fallback के रूप में OpenAI, Chinese और open-weight models, या local setups की ओर जा रहे हैं, और भविष्य के lock-in से बचने के लिए stronger openness, portability, और decentralization को महत्वपूर्ण मानते हैं.
Claude प्रतिबंधों का दायरा
- कई टिप्पणीकारों का कहना है कि Anthropic महीनों से बड़े या प्रतिस्पर्धी मॉडलों के प्रशिक्षण में सहायता को प्रतिबंधित कर रहा है।
- उद्धृत मामला एक सत्र के भीतर सुरक्षा-ट्रिगर की गई अस्वीकृति जैसा दिखता है, न कि पूरे खाते पर प्रतिबंध।
- चर्चा किया गया एक कारक: उपयोगकर्ता हांगकांग में स्थित है, जहाँ Claude geo-blocked है; VPN का उपयोग plus ML training करना संभवतः एक ट्रिगर माना जा रहा है। अन्य लोग US/EU में भी इसी तरह के ब्लॉक की रिपोर्ट करते हैं, इसलिए यह केवल भू-स्थान पर आधारित नहीं है।
उपयोगकर्ता अनुभव और घर्षण
- कुछ उपयोगकर्ता छोटे पैमाने के ML (जैसे BERT, custom attention, games के लिए RL) और infrastructure (custom training/inference stacks, LoRA adapters) में सहज सहायता की रिपोर्ट करते हैं।
- अन्य को इन पर बार-बार अस्वीकृति मिलती है:
- Model training, data labeling, distillation, और “training a competitor”.
- Low-level systems work (Linux kernel, drivers, hypervisors, firmware).
- Cybersecurity reviews, exploit development, या यहाँ तक कि security-focused PR review.
- Browser automation, logins, credentials handling, और कुछ refactors.
- Safeguards को session-contagious, opaque, और कभी-कभी चुपचाप पुराने models पर degrade होने वाला बताया गया है।
IP, Copyright, और “Hypocrisy” की बहस
- Anthropic द्वारा web-scraped और pirated datasets (जैसे Books3/The Pile) के उपयोग बनाम model distillation या competitive training को रोकने के उसके प्रयासों पर तीखी बहस हुई।
- कुछ लोगों का तर्क है कि यह बड़े पैमाने पर IP theft है और Claude का उपयोग करना नैतिक रूप से असंगत है; अन्य लोग web scraping को स्पष्ट IP violation नहीं मानते या noncommercial research contexts में कुछ व्यवहार को माफ़ करते हैं।
- thread के भीतर pirated books पर training को लेकर एक lawsuit और बड़े settlement का उल्लेख किया गया है, हालांकि विवरणों को model-researched, न कि स्वतंत्र रूप से सत्यापित, माना गया है।
प्रतिस्पर्धा, लॉक-इन, और शासन
- कई लोग इन प्रतिबंधों को anti-competitive मानते हैं, और इसे “safety” के बजाय vendor lock-in बनाना समझते हैं।
- चेतावनियाँ कि जब हित अलग होते हैं तो Anthropic पूरे user segments को त्यागने को तैयार है; उपयोगकर्ताओं से portable workflows और multiple harnesses बनाए रखने का आग्रह किया जाता है।
- PBC structure बनाम de facto corporate behavior, IPO dynamics, और defense/surveillance contractors के साथ संबंधों पर चर्चा distrust को और बढ़ाती है।
Open / Local Models और Safety Philosophy
- भविष्य के lock-downs, यहाँ तक कि hardware-level controls, से बचाव के लिए open-weight और local models (Qwen, DeepSeek, Kimi, GLM, Mistral, आदि) की ओर मजबूत झुकाव देखा गया है।
- कुछ का तर्क है कि frontier closed models (विशेषकर Claude) अभी भी जटिल, long-horizon coding और reasoning में बहुत आगे हैं; अन्य का कहना है कि open या Chinese models पहले ही “good enough” हैं।
- दार्शनिक विभाजन: प्रति-token/preventive safeguards बनाम post-hoc enforcement (गलत काम के बाद law enforcement), और कई लोग Anthropic के aggressive classifiers को self-defeating और अविश्वसनीय मानते हैं।