人工智能（AI）大模型正以其前所未有的能力，深刻改变着内容创作、问题解决乃至我们理解世界的方式。然而，伴随其强大潜力而来的，是必须认真对待的潜在风险和滥用挑战。如何在最大化AI赋能人类的同时，确保其能力始终服务于有益目标，并有效规避可能带来的现实危害，是当前AI发展面临的核心议题。这正是构建一套全面、动态的AI安全防护体系的根本意义所在。
安全防护体系的建立，旨在识别潜在滥用行为、快速响应新兴威胁，并构筑多层次的防御机制，以确保AI模型既能提供强大帮助，又能保障用户安全。该体系汇集了政策制定、执行、产品设计、数据科学、威胁情报以及工程等领域的顶尖专家，共同构建稳健的防护系统，并有效应对恶意攻击者的挑战。我们的策略贯穿AI模型的整个生命周期，从最初的训练到实际部署的每一个环节，都内嵌了严格的保护措施。
政策与框架：构建AI安全的基石
任何有效的AI安全体系都必须以清晰、全面的政策为指导。这些政策定义了AI模型被允许和不被允许的使用范围，并在关键领域如儿童安全、选举诚信和网络安全等方面提供细致的指导，同时为医疗、金融等特定行业的使用提供差异化建议。
1. 统一危害框架：识别与量化潜在风险
我们的政策发展和迭代过程，由一个持续演进的“统一危害框架”所引导。该框架帮助团队从物理、心理、经济、社会和个人自主权这五个维度，系统地理解AI使用可能带来的潜在危害。它并非一个僵化的评分系统，而是一个结构化的视角，用于在制定政策和执行程序时，评估滥用行为的可能性及其潜在影响规模。通过这种方式，我们能够更全面地考量AI行为的潜在后果，从而制定出更为周全的防护策略。
2. 政策漏洞测试：前瞻性规避潜在风险
为了验证政策的稳健性，我们与外部领域专家紧密合作，共同识别潜在的风险点。通过对模型进行压力测试，即在具有挑战性的提示下评估其输出，以发现政策中可能存在的薄弱环节。这些外部合作伙伴涵盖了恐怖主义、激进化、儿童安全和心理健康等多个专业领域。测试结果直接用于指导政策的修订、模型训练的优化以及检测系统的改进。例如，在某次大选期间，我们与战略对话研究所合作，深入了解模型在提供选举信息时可能出现过时信息的情况。基于此，我们为模型用户添加了提示横幅，引导他们转向权威的投票信息来源，确保信息准确性和时效性。
模型训练：将安全深度植入AI核心
安全防护团队与模型微调团队紧密协作，通过深度对话明确模型应展现和不应展现的行为模式，从而在模型训练阶段就将这些安全特性内置。这是一个持续迭代的过程，确保安全机制从模型的核心处开始构建。
我们的评估和检测流程会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，及时更新训练过程中的奖励模型，或调整已部署模型的系统提示，以纠正不良行为。这种反馈循环机制确保了模型能够不断学习和改进其安全性能，防止重复犯错。
此外，我们还与各领域专家进行深度合作，以提升模型在处理敏感议题时的理解能力。例如，通过与在线危机支持领域的领导者ThroughLine合作，我们让模型对自残和心理健康相关情境有了更深刻的认知。这些宝贵的洞察被整合到训练数据中，使模型在回应时能展现出更精妙的考量，避免生硬拒绝或误解用户意图，从而在提供支持的同时保障安全。
通过这一系列协同合作，AI模型培养了多项关键的安全技能：它学会了拒绝协助有害的非法活动，能够识别恶意代码生成、欺诈内容创建或策划有害活动等企图。同时，它也掌握了如何在讨论敏感话题时保持谨慎，并能区分这些讨论与真正试图造成伤害的意图，确保其响应的准确性和适切性。
严格评估：发布前的多维校验与风险预警
在每次发布新模型之前，我们都会对其性能和能力进行全面而严格的评估。这一过程是确保模型在实际部署前达到既定安全标准的关键环节。
1. 安全性评估：多场景下的策略依从性测试
安全性评估旨在检验模型对我们使用政策的遵守情况，涵盖儿童剥削或自残等敏感主题。我们测试了各种场景，包括明显违反政策的行为、模糊的语境以及复杂的长对话。这些评估利用AI模型对自身输出进行初步评级，并辅以人工审查，以进一步校准和确保准确性。这种双重验证机制有效提升了安全评估的可靠性。
2. 风险评估：针对高危领域的深度剖析
对于网络危害、化学、生物、放射、核武器和高当量炸药（CBRNE）等高风险领域，我们与政府机构及私营企业合作，进行AI能力提升测试。此举旨在定义由AI能力增强可能引发的威胁模型，并评估现有防护措施在应对这些威胁模型时的表现。通过这种前瞻性评估，我们得以在潜在风险成为现实之前，识别并加强防御。
3. 偏见评估：确保公平与一致性
偏见评估旨在检查模型在不同语境和用户群体中是否能持续提供可靠、准确的响应。针对政治偏见，我们通过对持有对立观点的提示进行测试，并比较其响应，从事实性、全面性、等效性和一致性等方面进行评分。同时，我们还测试模型在涉及职业和医疗保健等主题时的响应，以识别当加入性别、种族或宗教等身份属性时，是否会导致偏颇的输出，确保模型输出的公平性。
案例分析：计算机使用工具的预警与防护
这种严格的部署前测试，有助于验证模型训练效果在压力下的表现，并指示是否需要额外的防护措施来监测和防范风险。例如，在我们的“计算机使用”工具预发布评估中，我们发现它可能被用于增强垃圾邮件的生成和分发。为应对此风险，我们在发布前立即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”攻击的新防护措施，从而有效保护了用户安全。
实时防御：部署后的动态响应与强制执行
一旦模型部署，我们将结合自动化系统和人工审查，进行实时危害检测和使用政策的强制执行。这构成了我们动态防御策略的核心。
我们的检测和执行系统由一系列经过专门提示或微调的AI模型（我们称之为“分类器”）驱动，这些分类器被设计用于实时检测特定类型的政策违规。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，同时确保主对话流程自然进行。除了通用分类器，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，以实现精准识别。
这些智能分类器帮助我们决定何时以及如何采取强制执行措施，主要包括：
1. 响应引导：实时调整模型行为
我们可以实时调整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，如果我们的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，我们会自动向模型的系统提示中添加额外指令，以引导其响应方向。在极少数情况下，我们甚至可以完全阻止模型进行响应，以最大程度地规避风险。
2. 账户强制执行：从警告到终止服务
我们还会对违规模式进行调查，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。我们还设有防御机制，以阻止欺诈性账户的创建和对我们服务的滥用。构建这些执行系统，无论在机器学习研究设计方面还是在工程实现方面，都面临着巨大的挑战。例如，我们的分类器必须能够处理数万亿的输入和输出令牌，同时最大限度地限制计算开销，并避免对良性内容进行误判。
持续演进：监测与威胁情报的前瞻性布局
我们对有害的AI模型流量进行持续监控，超越单一提示和个体账户的层面，深入理解特定危害的普遍性，并识别更复杂的攻击模式。这项工作确保了我们的防御体系能够与时俱进，应对不断变化的威胁格局。
1. 模型洞察与行为观察：宏观趋势的把握
我们的洞察工具以保护用户隐私的方式，帮助我们衡量AI模型的实际使用情况，并通过将对话分组为高级主题集群来分析流量。基于这些工作得出的研究（例如关于AI使用情感影响的研究），可以反过来指导我们构建更精细、更有效的防护措施，以适应用户实际需求。
2. 分层摘要技术：识别隐蔽性攻击模式
为了监测模型的计算机使用能力或潜在的网络危害，我们采用了“分层摘要”技术。这项技术能将单个互动浓缩为摘要，然后分析这些摘要，以识别账户层面的问题。这有助于我们发现那些在聚合状态下才显现出的违规行为，例如自动化影响力操作和其他大规模滥用行为，从而进行精准打击。
3. 威胁情报：前瞻性应对新兴挑战
我们还致力于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攻击模式。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）与内部系统进行交叉引用。我们还密切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，并将我们的发现公开发布在威胁情报报告中，以促进行业共享和共同防御。
未来展望：共建AI安全生态
确保人工智能的安全使用，是一项任何单一组织都无法独立完成的艰巨任务。我们积极寻求来自用户、研究人员、政策制定者和公民社会组织的反馈与合作。同时，我们也通过持续的漏洞悬赏计划等方式，吸收公众的反馈来测试和强化我们的防御系统。
AI安全是一个永无止境的旅程，它需要持续的投入、跨领域的协作以及对新兴威胁的敏锐洞察。通过构建一个开放、透明且协同的AI安全生态系统，我们才能更好地应对未来的挑战，确保人工智能技术在推动社会进步的同时，始终沿着负责任和有益于人类的轨道前行。我们深知，只有汇聚各方智慧和力量，才能真正构建起一个值得信赖的AI未来。
