Anthropic meldt dat Claude andere waarden lijkt uit te dragen afhankelijk van het gekozen model en de taal van de gebruiker. Dat blijkt uit een analyse van 309.815 gesprekken in 20 talen.
Belangrijkste punten:
- Anthropic analyseerde 309.815 geanonimiseerde Claude.ai-gesprekken over subjectieve taken, verdeeld over drie modellen en de 20 meest gebruikte talen op het platform.
- Vier waardedimensies – volgzaamheid versus voorzichtigheid, warmte versus striktheid, diepgang versus bondigheid en openheid versus uitvoeringsgerichtheid – verklaren 15% van de variatie.
- Het bedrijf geeft aan nog niet te weten in welke mate die variatie wenselijk is.
Anthropic brengt waardedimensies van Claude in kaart
Het bedrijf publiceerde het onderzoek maandag, gebaseerd op Claude.ai-chats die in twee weken in mei 2026 zijn verzameld. Het team vertrok van 3.307 waarden uit eerder werk en groepeerde die handmatig tot 339 bredere categorieën. Met een privacy-vriendelijke tool werd elk gesprek gelabeld, waarna statistische compressie deze labels terugbracht tot vier hoofdaspecten.
De steekproef was gelijk verdeeld over drie modellen – Sonnet 4.6, Opus 4.6 en Opus 4.7 – en over de 20 meest gebruikte talen op het platform. Zo bleven er per combinatie van model en taal ongeveer 5.000 gesprekken over, allemaal rond subjectieve opdrachten en niet rond louter feitelijke vragen.
Claude-waarden verschuiven tussen talen
De vier assen zetten volgzaamheid tegenover voorzichtigheid, warmte tegenover striktheid, diepgang tegenover bondigheid en openheid tegenover uitvoeringsgerichtheid. Samen verklaren ze 15% van de variatie in uitgedragen waarden, als wordt gecontroleerd voor taak, onderwerp en de waarden van de gebruiker zelf. Claude neigde in het Arabisch meer naar volgzaamheid en bondigheid, en in het Engels naar voorzichtigheid en diepgang.
In het Hindi waren de antwoorden gemiddeld het warmst, in het Russisch het meest strikt, en in het Nederlands het meest open over fouten.
De auteurs schrijven dat ze nog niet weten in hoeverre deze verschillen wenselijk zijn, en wijzen op scheve trainingsdata als een waarschijnlijke oorzaak. Sommige talen zijn in de trainingsset veel rijker vertegenwoordigd dan andere, en de samenstelling van die tekst verschilt sterk. Twee mensen die in verschillende talen – bijvoorbeeld Hindi en Russisch – feedback vragen op hetzelfde businessplan, kunnen daardoor een uiteenlopende indruk van de kwaliteit krijgen, waarschuwen ze.
Vragen over timing van Anthropic-onderzoek
In de paper ontbreekt een concreet voorbeeld waarin Claude in twee talen anders redeneert over een morele kwestie – een gemis dat critici hebben aangehaald. Commentatoren merkten ook op dat alle drie de onderzochte modellen inmiddels tot de “legacy”-lijn behoren, omdat Opus 4.8, Fable 5 en Sonnet 5 zijn uitgebracht nadat de data is verzameld.
Het onderzoek past in een langere reeks interne studies van Anthropic naar zijn eigen systemen.
Een eerder project, Values in the Wild, analyseerde 700.000 geanonimiseerde gesprekken en destilleerde daaruit meer dan 3.000 afzonderlijke waarden in Claude-antwoorden. Het bedrijf heeft daarnaast gerapporteerd over interne emotieve vectoren en vroege signalen van introspectief bewustzijn, telkens met de kanttekening dat deze bevindingen niet betekenen dat Claude eigen waarden of bewustzijn bezit.
Lees verder: Ethereum wint terrein op Bitcoin en test de bull case van Tom Lee voor 2026