人工智能（AI）的飞速发展正以前所未有的方式重塑我们的世界，为个人和企业带来变革性的机遇。作为这一前沿领域的关键参与者，Claude模型致力于赋能用户，激发创造力，并深化对世界的理解。然而，伴随强大能力而来的，是确保其潜力能够被引导至有益方向的巨大责任。这不仅意味着持续优化模型以支持用户的学习和解决问题，更关键的是，要积极预防和应对可能导致现实世界危害的滥用行为。构建一个坚实、动态的安全防护体系，是实现这一愿景的基石。
正是基于这一核心理念，我们内部组建了一支由政策专家、执行人员、产品经理、数据科学家、威胁情报分析师和工程师组成的跨学科安全防护团队。他们的使命是识别潜在的滥用行为，对新兴威胁迅速做出响应，并构建多层次的防御机制，确保Claude既能提供卓越的帮助，又能保障用户安全。该团队的运作横跨模型的整个生命周期，从最初的政策设计，到模型训练的每个环节，再到部署后的实时监控与攻击模式识别，无不体现出对安全的深度承诺与严谨实践，旨在打造经得起现实世界考验的有效防护措施。
政策与框架：构建行为边界
在构建全面AI安全防护体系的进程中，政策制定扮演着核心角色。安全防护团队负责设计并持续迭代我们的《使用政策》，这份纲领性文件明确界定了Claude的合理使用边界。它不仅为儿童安全、选举公正和网络安全等关键领域提供了清晰的指导，还为Claude在医疗、金融等行业的特定应用提供了细致入微的规范，确保模型在复杂场景下也能符合伦理和法律要求。
在政策开发和迭代过程中，我们主要依赖两种机制来确保其有效性和前瞻性：
统一危害框架
这是一个持续演进的评估体系，旨在帮助团队系统地理解和量化Claude使用可能带来的潜在负面影响。该框架从物理、心理、经济、社会和个人自主权这五个维度进行审视。它并非一个僵化的评分系统，而是一个结构化的分析视角，在制定政策和执行程序时，会综合考量滥用行为发生的可能性及其潜在的规模效应，从而做出更为精准的风险判断。
政策漏洞测试
我们积极与外部领域的专家建立合作关系，共同识别潜在的风险领域。通过设计具有挑战性的提示（prompts），对模型产出进行压力测试，以评估现有政策的鲁棒性。这些合作伙伴包括反恐、反激进化、儿童安全和心理健康领域的顶尖专家。例如，在2024年美国大选期间，我们与战略对话研究所（Institute for Strategic Dialogue）合作，深入研究了Claude在何种情况下可能提供过时信息。基于测试结果，我们迅速在Claude.ai上增加了横幅提示，引导用户前往TurboVote等权威来源获取最新的选举信息。这种前瞻性的合作测试机制，直接塑造了我们的政策、训练流程和检测系统，使得我们能在风险显现之前就进行有效的干预。
模型训练：根植安全基因
除了宏观政策的指引，安全防护团队还与模型微调（fine-tuning）团队紧密协作，通过深度协同流程，从源头上预防Claude产生有害行为和不当响应。这种合作涉及对Claude应表现和不应表现的行为进行广泛讨论，这些讨论直接影响模型在训练阶段的特性构建。
我们的评估与检测流程在模型训练初期便开始识别潜在的有害输出。一旦发现问题，我们会与微调团队共同研究解决方案，例如在训练过程中更新奖励模型，或调整已部署模型的系统提示（system prompts），从而持续优化模型的行为模式。
此外，我们还与领域专家和专业机构合作，以提升Claude在处理敏感领域时的理解深度和细致程度。以心理健康支持为例，我们与在线危机支持领域的领导者ThroughLine合作，深入探索模型在涉及自伤或心理健康问题情境下应如何以及何时做出响应。我们将这些宝贵的见解反馈给训练团队，以期在Claude的响应中融入更多细微之处，避免模型完全拒绝参与此类对话，或错误解读用户的真实意图，确保其在提供支持时既安全又有效。
通过这种持续的协作优化，Claude模型习得了多项关键技能：它学会了拒绝协助有害的非法活动；它能够识别生成恶意代码、创建欺诈性内容或策划有害活动的企图；它还掌握了如何在讨论敏感话题时保持谨慎与关怀，并能准确区分这些讨论与真正意图造成伤害的行为，从而在复杂的互动中保持其正向和安全的属性。
测试与评估：部署前的严格审视
在任何新模型发布之前，我们都会进行严格的性能和能力评估。这不仅仅是技术测试，更是对模型安全性和可靠性的全面审视，旨在确保其能够满足我们设定的高标准。我们的评估体系主要包括以下几个方面：
安全评估
我们对Claude在儿童剥削、自伤等敏感话题上对《使用政策》的遵守情况进行细致评估。测试涵盖各种场景，包括明显的违规使用、模糊的上下文情境，以及多轮次的深度对话。这些评估利用模型自身的能力来评判Claude的响应，并辅以人工审核，以确保其准确性与公正性。
风险评估
对于网络危害、化学、生物、放射、核武器及高当量炸药（CBRNE）等高风险领域，我们与政府机构及私人企业合作，进行AI能力提升测试。我们预设了可能因模型能力提升而出现的威胁模型，并评估现有安全防护措施在应对这些威胁模型时的表现。这种前瞻性评估有助于我们在风险尚未成为现实之前就建立起防御壁垒。
偏见评估
我们审视Claude能否在不同情境和用户群体中提供一致、可靠和准确的响应。针对政治偏见，我们会测试持有对立观点的提示，并比较模型的响应，从事实性、全面性、等效性和一致性等维度进行打分。同时，我们还会测试模型在处理就业、医疗等话题时，是否因包含性别、种族、宗教等身份属性而产生有偏见的输出。
这种严谨的部署前测试对于验证模型训练的稳健性至关重要，并能预示我们是否需要构建额外的防护措施来监控和抵御风险。例如，在我们对其计算机使用工具进行预发布评估时，发现它可能被用于增强垃圾邮件的生成和分发。为应对这一风险，我们在发布前开发了新的检测方法和执行机制，包括对显示滥用迹象的账户禁用该工具的选项，以及针对提示注入（prompt injection）为用户提供新的保护。所有这些评估结果都详尽地记录在与每个新模型系列一同发布的《系统卡》中，彰显我们的透明度与责任感。
实时检测与执行：动态防御前线
模型部署之后，我们并未放松警惕，而是通过自动化系统与人工审核相结合的方式，进行实时检测和政策执行。这确保了《使用政策》在实际应用中得到有效贯彻。
我们的检测和执行系统由一系列经过专门提示或微调的Claude模型，即“分类器”（classifiers）驱动。这些分类器旨在实时检测特定类型的政策违规行为。我们可以同时部署多个不同的分类器，每个分类器负责监控特定类型的危害，而主对话流程则保持自然进行。除了这些智能分类器，我们还针对儿童性虐待材料（CSAM）采用了特定的检测方法，通过将上传图片哈希值与已知CSAM数据库进行比对，以实现快速准确的识别。
这些分类器对于我们何时以及如何采取强制措施至关重要，具体措施包括：
响应导向
我们可以实时调整Claude解释和响应某些用户提示的方式，以防止有害输出。例如，如果分类器检测到用户可能试图生成垃圾邮件或恶意软件，我们可以自动向Claude的系统提示中添加额外指令，以引导其响应。在少数极端情况下，我们甚至可以完全阻止Claude做出响应。
账户强制措施
我们会深入调查违规行为的模式，并可能在账户层面采取额外措施，包括发出警告或在严重情况下终止账户。同时，我们还建立了防御机制，以阻止欺诈性账户的创建和使用我们的服务，从而维护平台的整体安全和公正性。
构建这些复杂的执行系统是一项巨大的挑战，这不仅需要深入的机器学习研究来设计它们，还需要精密的工程解决方案来实现。例如，我们的分类器必须能够处理数万亿的输入和输出Token，同时最大限度地减少计算开销，并避免对良性内容进行误判，这需要高度的精准性和效率。
持续监控与调查：洞察深层威胁
实时检测之后，我们还会对Claude的流量进行持续监控，超越单一提示和个人账户的层面，以理解特定危害的普遍性，并识别更复杂的攻击模式。这项工作包括：
Claude洞察与观察
我们的洞察工具允许我们以保护隐私的方式，将对话分组为高级主题集群，从而衡量Claude的实际使用情况并分析流量模式。基于这些分析（例如关于Claude使用对情感影响的研究），我们可以不断完善和调整我们构建的安全防护措施。
分层摘要
为监控计算机使用能力或潜在的网络危害，我们采用分层摘要技术。这项技术将用户的单个交互浓缩成摘要，然后分析这些摘要以识别账户层面的担忧。这有助于我们发现那些只有在聚合状态下才会显得违规的行为，例如自动化影响操作（automated influence operations）和其他大规模滥用行为，从而进行更深层次的风险洞察。
威胁情报
我们还深入研究模型最严重的滥用形式，识别那些现有检测系统可能遗漏的对抗性使用模式。我们采用多种方法，例如将异常的账户活动高峰等滥用指标与典型的账户使用模式进行对比，以识别可疑活动；同时，将外部威胁数据（如开源存储库或行业报告）与内部系统进行交叉参照。我们还会密切关注潜在恶意行为者可能活跃的渠道，包括社交媒体、消息平台和黑客论坛。我们将研究发现整理成公开的威胁情报报告，以促进行业内的信息共享和共同防御。
展望未来：共筑AI安全生态
保障AI的使用安全并非任何单一组织可以独立完成的任务，它需要全社会的共同努力。我们积极寻求来自用户、研究人员、政策制定者以及公民社会组织的反馈与合作，视其为持续改进的重要驱动力。我们也通过持续的漏洞悬赏计划等方式，鼓励公众参与到我们防御体系的测试中来。展望未来，我们坚信，只有通过开放、协作和持续创新，才能共同构建一个更安全、更负责任的人工智能生态系统，真正实现AI技术的普惠价值。
