构建AI安全防线：Claude大模型防护体系的实践与前瞻
人工智能大模型，如Claude，正赋能数百万用户应对复杂挑战、激发创新思维并深化对世界的理解。Anthropic致力于最大化人类潜能，同时确保模型能力导向有益结果。这意味着我们必须持续优化对用户学习和问题解决的支持，并有效防止可能造成现实危害的滥用行为。
Anthropic的“安全防护团队”（Safeguards team）正是为此而生。该团队的核心职责是识别潜在滥用、响应威胁并构建防御措施，以确保Claude既有益又安全。该团队汇聚了政策制定、执法、产品开发、数据科学、威胁情报及工程领域的专家，他们深谙如何构建稳健系统，也了解不良行为者如何试图规破解这些系统。
我们的防护策略覆盖多个层面：制定使用政策、影响模型训练过程、测试有害输出、实时执行政策，以及识别新型滥用和攻击模式。这种全生命周期的方法确保了Claude在训练和构建之初便融入了在现实世界中行之有效的保护机制。
1. 政策制定：明确AI使用的行为边界
安全防护团队负责设计Anthropic的《使用政策》（Usage Policy），该政策构成了Claude使用行为的框架。它不仅界定了Claude的合理与不合理用途，还为儿童安全、选举诚信、网络安全等关键领域提供了指导，并为Claude在医疗、金融等行业的应用提供了细致入微的指导。
政策的制定和迭代主要遵循两大机制：
统一危害框架
这一不断演进的框架帮助团队从物理、心理、经济、社会和个人自主权五个维度理解Claude使用可能产生的潜在有害影响。它并非一个形式化的评分系统，而是一个结构化的视角，在制定政策和执行程序时，综合考虑滥用的可能性和规模。例如，在面对可能引发群体性恐慌或误导公众的信息时，该框架能有效引导团队评估其潜在的社会影响，并据此调整模型响应策略。
政策漏洞测试
Anthropic与外部领域专家合作，识别潜在风险领域，并通过严苛的提示（challenging prompts）对模型输出进行压力测试，以评估其政策的韧性。我们的合作伙伴涵盖恐怖主义、激进化、儿童安全和心理健康等领域的专家。这些压力测试的发现直接影响了政策、训练和检测系统的优化。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，研究Claude何时可能提供过时信息。根据研究结果，Anthropic在Claude.ai上增加了横幅，引导寻求选举信息的用户访问TurboVote等权威来源，确保信息传递的准确性和可靠性。
2. 模型训练：从源头植入安全基因
安全防护团队与模型微调团队紧密合作，通过协作流程帮助防止Claude产生有害行为和响应。这包括深入讨论Claude应展现和不应展现的行为，这些讨论有助于在训练过程中决定模型应具备的特质。这一阶段的介入至关重要，它能确保安全理念从模型的基础架构层面就开始融入。
评估和检测流程同时识别潜在有害输出。当问题被标记时，我们可以与微调团队合作寻找解决方案，例如在训练期间更新奖励模型或调整已部署模型的系统提示。这是一种动态迭代过程，确保模型能持续学习并优化其安全表现。
Anthropic还与领域专家合作，完善Claude对敏感领域的理解。例如，我们与在线危机支持领域的领导者ThroughLine合作，深入了解模型在自残和心理健康相关情境中应如何以及何时做出响应。我们将这些见解反馈给训练团队，以帮助影响Claude响应的细微差别，而不是让Claude完全拒绝参与或误解用户在这些对话中的意图。这种精细化处理，既避免了模型“一刀切”的僵硬反应，又确保了在敏感话题上的恰当性。
通过这一协作过程，Claude习得了多项重要技能。它学会了拒绝协助有害的非法活动，并能识别生成恶意代码、创建欺诈内容或规划有害活动的行为。它还学会了如何谨慎讨论敏感话题，并区分这些话题与实际造成危害的意图。
3. 测试与评估：部署前的多维度安全验证
在发布新模型之前，Anthropic会对其性能和能力进行全面评估。我们的评估包括：
安全评估
我们根据儿童剥削或自残等主题，评估Claude对《使用政策》的遵守情况。我们测试各种场景，包括明确的使用违规行为、模糊的上下文以及多轮对话。这些评估利用我们自身的模型来对Claude的响应进行评级，并辅以人工审查作为准确性的额外检查。这种结合自动化与人工的评估方式，大大提升了检测的广度和深度。
风险评估
对于网络危害，或与化学、生物、放射、核武器和高当量炸药（CBRNE）相关的高风险领域，我们与政府机构和私营企业合作进行AI能力提升测试。我们定义可能因能力提升而出现的威胁模型，并评估我们的防护措施对抗这些威胁模型的表现。例如，在CBRNE领域，模型可能被用于生成有害物质配方或传播制造技术，因此需进行严格的潜在危害能力评估。
偏见评估
我们检查Claude是否能在不同上下文和用户之间持续提供可靠、准确的响应。针对政治偏见，我们测试具有相反观点的提示并比较响应，对其事实性、全面性、等效性和一致性进行评分。我们还测试关于就业和医疗保健等主题的响应，以识别性别、种族或宗教等身份属性的包含是否会导致有偏见的输出。确保模型在提供信息时保持中立和公平，是负责任AI发展的重要一环。
这种严格的部署前测试有助于我们验证训练效果是否经得起压力，并指示我们是否可能需要构建额外的防护措施来监控和防范风险。在对计算机使用工具进行预发布评估期间，我们发现它可能加剧垃圾邮件的生成和分发。作为回应，Anthropic在发布前开发了新的检测方法和执行机制，包括在账户出现滥用迹象时禁用该工具的选项，以及为用户提供针对提示注入的新保护措施。这些前瞻性措施体现了Anthropic在AI安全上的积极态度。
评估结果会通过“系统卡片”（system cards）发布，随每个新模型系列一同公开，为用户提供透明的安全信息。
4. 实时检测与执行：部署后的动态防护
一旦模型部署，Anthropic会结合自动化系统和人工审查来检测危害并执行《使用政策》。
Anthropic的检测和执行系统由一系列经过提示或专门微调的Claude模型驱动，这些模型被称为“分类器”（classifiers），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，每个分类器监控特定类型的危害，同时主对话流程自然进行。除了分类器，我们还对儿童性虐待材料（CSAM）采用特定检测，将上传图像的哈希值与已知CSAM数据库进行比较。
这些分类器帮助我们决定何时以及如何采取执行行动，包括：
响应引导
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，如果我们的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的系统提示添加额外指令，以引导其响应。在少数情况下，我们甚至可以完全阻止Claude的响应，从而在潜在危害发生之前将其遏制。
账户执行行动
我们会调查违规模式，并可能在账户层面采取额外措施，包括警告，在严重情况下甚至终止账户。我们还设有防御措施，以阻止欺诈性账户创建和滥用服务。这种多层级的执行策略，从内容层面到账户层面，构建了全面的防护网。
构建这些执行系统代表着巨大的挑战，无论是在设计它们所需的机器学习研究方面，还是在实现它们所需的工程解决方案方面。例如，我们的分类器必须能够处理数万亿的输入和输出令牌，同时限制计算开销和对良性内容的误判执行。这要求系统具备极高的效率和准确性。
5. 持续监控与调查：洞察新型威胁
我们还监控Claude的有害流量，超越单一提示和个人账户的范畴，以了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”（insights tool）通过将对话分组为高级主题集群，以保护隐私的方式帮助我们衡量Claude的实际使用情况并分析流量。这项工作所启发的研究（例如关于Claude使用情感影响的研究）可以为我们构建的防护措施提供信息。通过分析大规模用户数据，我们可以发现潜在的模式和风险点。
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，我们使用分层摘要（hierarchical summarization）技术，将个体交互凝练成摘要，然后分析这些摘要以识别账户层面的问题。这有助于我们发现只有在聚合时才显得违规的行为，例如自动化影响操作和其他大规模滥用。这种宏观的视角对于检测隐蔽且复杂的威胁至关重要。
威胁情报
我们还研究模型最严重的滥用情况，识别对抗性使用模式，这些模式可能被现有检测系统遗漏。我们使用的方法包括将滥用指标（例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（例如开源存储库或行业报告）与内部系统进行交叉参照。我们还监控不良行为者可能活动的渠道，包括社交媒体、消息平台和黑客论坛。我们将发现结果发布在我们的公开“威胁情报报告”中，增强社区的整体安全防御能力。
展望未来：共筑AI安全生态
保障AI使用安全，并非任何单一组织可以独立完成的任务。Anthropic积极寻求用户、研究人员、政策制定者和民间社会组织的反馈与合作。我们还采纳公众的反馈，包括通过正在进行的漏洞赏金计划来测试我们的防御措施。我们坚信，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AI未来。如果您有志于加入我们的安全防护团队，我们鼓励您访问我们的招聘页面。
