构建AI安全防线：迈向可信赖智能系统的多维防护策略
随着人工智能技术日新月异，大型语言模型（LLMs）如Claude正以前所未有的速度赋能各行各业，激发人类潜能，深化对世界的理解。然而，伴随其强大能力而来的，是潜在的滥用风险和由此可能造成的现实世界危害。确保AI模型的能力被导向有益的结果，同时有效遏制其被恶意利用，已成为当前AI发展中最关键的议题之一。这不仅要求我们持续优化模型，以更好地支持用户学习与解决问题，更需要构建一套滴水不漏的防护体系，以应对不断演变的威胁。
为此，AI安全防护团队应运而生。这支多学科融合的专家队伍，汇聚了政策制定者、执法专家、产品经理、数据科学家、威胁情报分析师和工程师，共同致力于识别潜在的滥用行为、快速响应威胁，并构建坚固的防御机制，确保AI模型既实用又安全。团队的运作涵盖模型生命周期的多个层面：从最初的政策制定，到模型训练过程中的行为规范，再到部署前的严格测试，以及实时策略执行，直至持续识别新的滥用模式和攻击手法。这种贯穿始终的综合性方法，确保AI模型从设计之初就融入了在真实世界中行之有效的保护措施。
政策制定：构建伦理与行为的基石
健全的政策是AI安全防护体系的基石。安全团队负责制定并迭代《使用政策》，这份框架明确界定了AI模型应如何被使用以及哪些行为是被禁止的。它不仅涵盖儿童安全、选举诚信、网络安全等关键领域，还为AI模型在医疗、金融等特定行业的应用提供了细致入微的指导。政策的制定与修订过程，主要由两大机制驱动：
- 统一危害框架： 这是一个持续演进的评估体系，旨在帮助团队系统性地理解AI模型使用可能带来的潜在危害。该框架从物理、心理、经济、社会和个人自主权五个维度审视风险。它并非一套僵化的评分系统，而是一个结构化的分析视角，用以在制定政策和执行程序时，综合考量滥用行为发生的可能性和潜在影响规模。
- 政策脆弱性测试： 我们与外部专业领域专家紧密合作，识别政策可能存在的薄弱环节。通过设计具有挑战性的提示语，对模型输出进行压力测试，从而验证政策的有效性。我们的合作伙伴包括反恐、反激进化、儿童安全和心理健康领域的专家。这些压力测试的发现直接影响政策的修订、模型训练方向和检测系统的优化。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，以了解AI模型何时可能提供过时信息。基于此，我们为用户添加了提示横幅，引导他们前往TurboVote等权威来源获取选举信息，确保信息的准确性和及时性。
模型训练：将安全理念融入核心算法
安全团队与模型微调团队紧密协作，通过深入探讨AI模型应展现和规避的行为，从而在模型训练阶段就有效规避潜在的有害输出。这种合作是双向的：
- 行为规范融入： 明确AI模型在特定情境下的反应边界，确保这些行为特质在训练过程中被有效编码进模型。这意味着模型不仅学习了知识，更学习了如何负责任地运用这些知识。
- 评估与检测反馈： 我们的评估和检测流程能够主动识别潜在的有害输出。一旦发现问题，我们会与微调团队合作，采取更新训练奖励模型或调整部署模型的系统提示等解决方案，从根本上解决问题。
我们还与领域专家和专业机构合作，深化AI模型对敏感领域的理解。例如，通过与在线危机支持领域的领先者ThroughLine合作，我们深入研究了AI模型在处理自残和心理健康相关情境时应如何响应。这些深刻的洞察被反馈给训练团队，以提升模型响应的细致度和同理心，避免简单粗暴地拒绝交互或错误解读用户意图，从而在支持性对话中提供更有建设性的回应。
通过这种协同工作，AI模型逐渐掌握了多项关键技能：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、创建欺诈内容或策划有害活动的企图；它学会了如何谨慎地讨论敏感话题，并能在这些情境中区分正常交流与实际伤害的企图，展现出高度的语境敏感性和判断力。
测试与评估：部署前的多维度效能验证
在发布任何新模型之前，我们都会对其性能和能力进行严格的评估。这些评估是多方面的，旨在全面检测模型的鲁棒性与安全性：
- 安全评估： 我们依据《使用政策》评估AI模型在儿童剥削或自残等敏感话题上的表现。测试涵盖了多种场景，包括明确的违规行为、模糊语境下的交互以及多轮复杂对话。这些评估利用模型自身进行初步的输出评分，辅以人工审核，以确保结果的准确性与可靠性。这种人机结合的评估方式，最大限度地减少了漏报和误报。
- 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，我们与政府机构和私营企业合作，进行AI能力提升测试。我们预先定义了AI能力增强可能带来的威胁模型，并评估我们的安全防护措施在这些威胁模型下的表现。这有助于我们预测并防范未来可能出现的复杂风险。
- 偏见评估： 我们检查AI模型能否在不同上下文和用户群体中始终提供可靠、准确的响应。针对政治偏见，我们会测试带有对立观点的提示，比较模型响应的事实性、全面性、等效性和一致性。此外，我们还会测试模型在工作和医疗保健等主题上的表现，以识别当包含性别、种族或宗教等身份属性时，是否会导致偏向性输出。这确保了AI模型在所有用户面前的公平性和中立性。
这种严苛的预部署测试有助于验证模型在压力下的表现是否符合预期，并指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，在预发布计算机使用工具的评估中，我们发现它可能被用于增强垃圾邮件的生成和分发。作为回应，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，以及为用户提供针对提示注入的新保护措施。所有这些评估结果都被透明地记录在随新模型系列发布的《系统卡》中，增强了产品的透明度和可信度。
实时检测与执法：动态响应滥用行为
一旦模型部署上线，我们会结合自动化系统和人工审核，对危害进行实时检测并执行《使用政策》。我们的检测和执法系统主要由一系列经过特定提示或微调的AI模型（称为“分类器”）驱动，这些分类器专门设计用于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，每个分类器监控特定类型的危害，同时不干扰主对话的自然流畅。除了分类器，我们还针对儿童性虐待材料（CSAM）采用了专门的检测方法，通过将上传图像的哈希值与已知CSAM数据库进行比对，有效识别和阻止此类内容的传播。
这些分类器帮助我们判断何时以及如何采取执法行动，具体措施包括：
- 响应引导： 我们可以实时调整AI模型对特定用户提示的解释和响应方式，以防止有害输出。例如，如果分类器检测到用户可能正在尝试生成垃圾邮件或恶意软件，我们可以自动向AI模型的系统提示中添加额外指令，以引导其响应。在极少数情况下，我们甚至可以完全阻止模型的响应。
- 账户执法行动： 我们会深入调查违规模式，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。我们还拥有防御措施，可阻止欺诈性账户的创建和服务的滥用。构建这些执法系统代表着巨大的挑战，无论是在机器学习研究以设计它们，还是在工程解决方案以实施它们方面。例如，我们的分类器必须能够处理数万亿的输入和输出标记，同时限制计算开销并避免对良性内容进行过度执法。
持续监控与调查：洞察深层威胁模式
我们还对AI模型的有害流量进行持续监控，超越单个提示和个体账户的层面，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：
- AI模型洞察与观察： 我们的洞察工具（CLIO）通过将对话分组为高级主题集群，以隐私保护的方式帮助我们衡量AI模型的真实世界使用情况并分析流量。这项工作所启发的研究（例如关于AI模型使用对情感影响的研究）可以为我们构建防护措施提供重要参考。
- 分层摘要： 为了监控计算机使用能力或潜在的有害网络使用，我们采用了分层摘要技术。这项技术将个体交互浓缩为摘要，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在单个行为中可能不明显、但聚合起来就构成违规的行为，例如自动化影响力操作和其他大规模滥用行为。
- 威胁情报： 我们还深入研究模型最严重的滥用情况，识别现有检测系统可能遗漏的对抗性使用和模式。我们采用的方法包括将滥用指标（如账户活动异常激增）与典型账户使用模式进行比较，以识别可疑活动，并将外部威胁数据（如开源存储库或行业报告）与我们的内部系统进行交叉引用。我们还监控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。我们将这些发现公开发布在我们的威胁情报报告中，促进行业共同提升安全水平。
展望未来：协同构建AI安全生态
确保AI使用的安全性是一项艰巨的任务，任何单一组织都无法独自应对。我们积极寻求来自用户、研究人员、政策制定者和民间社会组织的反馈与合作。我们还采纳公众的意见，包括通过持续进行的漏洞赏金计划来测试我们的防御能力，以实现持续改进。为了支持这项关键工作，我们正在积极招募能够帮助我们解决这些问题的人才。如果您对加入AI安全防护团队感兴趣，我们鼓励您访问我们的招聘页面。
