AI大模型安全防护：构建Claude多层次防御体系
随着人工智能技术，特别是大型语言模型（LLM）的飞速发展，如Claude般强大的AI已赋能全球数百万用户，助力他们解决复杂问题、激发创造力并深化对世界的理解。然而，伴随其巨大潜力而来的，是对滥用风险和潜在危害的深刻担忧。确保AI能力被导向有益的结果，而非用于造成现实世界伤害，是AI发展中不可或缺的基石。为此，Anthropic（或其他AI研究机构）专门设立了Safeguards团队，致力于构建一套全面、主动且适应性强的安全防御体系。
该Safeguards团队汇集了政策制定、执法、产品开发、数据科学、威胁情报以及工程等多个领域的顶尖专家。他们不仅深谙如何构建稳健的系统，更熟知恶意行为者如何试图规避和攻击这些防御。他们的工作贯穿模型生命周期的各个阶段，确保Claude从训练伊始就内置了多重保护机制，并在实际应用中持续有效。
Safeguards团队的防御策略并非单一维度，而是多层协同作用，涵盖了从宏观政策指导到微观实时干预的全过程。这种深度整合的方法，旨在为Claude用户提供一个既强大又安全的智能交互环境。
策略一：政策框架的构建与持续演进
政策是AI安全防护的基石。Safeguards团队负责制定并迭代“使用政策”（Usage Policy），这是一份定义了Claude应如何被使用以及禁止哪些行为的指导性框架。这份政策涵盖了儿童安全、选举诚信、网络安全等关键领域，同时也为AI在医疗、金融等行业中的应用提供了细致入微的指导。政策的制定与更新过程主要由以下两个核心机制驱动：
统一危害框架
这是一套不断演进的框架，旨在帮助团队理解Claude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潜在影响。它并非一个僵硬的评分系统，而是一个结构化的视角，在制定政策和执行程序时，会综合考量误用的可能性及其潜在规模。这种全面的分析确保了政策能够覆盖广泛的风险场景，并具备应对未来挑战的灵活性。
政策漏洞测试
Safeguards团队与外部领域的专家紧密合作，识别政策中可能存在的薄弱环节，并对这些担忧进行压力测试。通过对模型在挑战性提示下的输出进行评估，他们能有效检验政策的稳健性。合作伙伴包括恐怖主义、激进化、儿童安全和心理健康等领域的专家。这些测试的发现直接影响着政策的修订、模型训练的优化以及检测系统的升级。例如，在某国选举期间，通过与战略对话研究所的合作，团队发现Claude可能提供过时信息。对此，他们迅速在Claude.ai界面上增加了横幅提示，引导用户访问权威的选举信息来源，确保信息传递的准确性和可靠性。
策略二：模型训练中的安全融入
Safeguards团队与模型微调团队紧密协作，通过深入探讨Claude应展现和避免的行为，在模型训练阶段就融入安全考量。这种合作有助于在模型构建之初就将所需的特性整合进去，从源头上预防有害行为和响应的产生。
我们的评估和检测流程持续识别潜在有害输出。当发现问题时，Safeguards团队会与微调团队共同研究解决方案，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。这确保了模型行为的持续优化和安全性的提升。
此外，团队还与领域专家和专业机构合作，深化Claude对敏感领域的理解。例如，通过与在线危机支持领域的领导者ThroughLine合作，团队深入了解了模型应如何在涉及自残和心理健康的复杂情境中进行响应。这些宝贵的洞察被反馈给训练团队，以帮助Claude在这些对话中提供更具 nuanced 的回应，而非简单地拒绝交互或误解用户意图。通过这种协作过程，Claude逐步习得了关键技能，例如拒绝协助有害非法活动，识别生成恶意代码或欺诈内容的企图，并能够谨慎地讨论敏感话题，区分这些与实际意图造成伤害的行为。
策略三：部署前的严格测试与评估
在发布任何新模型之前，我们都会对其性能和能力进行全面、严格的评估。这项预部署测试是确保模型安全性和可靠性的关键环节，主要包括以下几个方面：
安全评估
我们根据使用政策，评估Claude在儿童剥削或自残等主题上的合规性。测试场景涵盖了从明确的使用违规、模糊语境到扩展的多轮对话。这些评估利用我们自身的模型对Claude的响应进行评分，并辅以人工审查以确保准确性，形成一套人机结合的验证机制。
风险评估
对于网络危害、化学/生物/放射性/核武器及高能炸药（CBRNE）等高风险领域，我们与政府机构和私营行业合作，进行AI能力提升测试。我们定义了可能由能力提升引发的威胁模型，并评估现有安全措施在应对这些威胁模型时的表现。这是一种前瞻性的风险管理方法，旨在预测并抵御最严峻的威胁。
偏见评估
我们检查Claude在不同情境和用户群体中是否始终提供可靠、准确的响应。对于政治偏见，我们测试具有对立观点的提示，并比较响应，对其真实性、全面性、等效性和一致性进行评分。我们还测试在工作和医疗等主题上的响应，以识别性别、种族或宗教等身份属性的包含是否会导致偏见输出，力求确保模型公平性。
这项严格的预部署测试有助于验证训练成果在压力下的表现，并指示是否需要构建额外的防护措施来监控和抵御风险。例如，在计算机使用工具的预发布评估中，我们发现它可能被用于增强垃圾邮件生成和分发。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，以及针对提示注入（prompt injection）为用户提供新的保护措施。这些评估结果会以“系统卡”的形式发布，与每个新的模型系列一同公布，以提高透明度。
策略四：实时检测与强制执行机制
模型部署后，我们结合自动化系统和人工审查来实时检测危害并执行使用政策。这是动态防御体系的核心组成部分，确保对不断变化的威胁环境作出及时响应。
我们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，即“分类器”驱动。这些分类器旨在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，同时主对话流程自然进行。除了分类器，我们还针对儿童性虐待材料（CSAM）采用特定的检测方法，通过将上传图像的哈希值与已知CSAM数据库进行比对，以实现快速识别。
这些分类器帮助我们判断何时以及如何采取强制执行行动，主要包括：
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作出响应，从而直接中断潜在的危害链条。
账户强制执行
我们调查违规模式，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。我们还设有防御机制，以阻止欺诈性账户的创建和使用我们的服务。构建这些执行系统是一项艰巨的挑战，不仅需要机器学习研究来设计它们，还需要工程解决方案来实施它们。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，同时限制计算开销和对良性内容的误判，以确保效率和准确性。
策略五：持续监控与威胁情报分析
除了针对单个提示和独立账户的检测，我们还对有害的Claude流量进行持续监控，超越表面，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：
模型洞察与观察
我们开发的洞察工具帮助我们以保护隐私的方式衡量Claude的实际使用情况，通过将对话分组到高层主题集群中来分析流量。基于这项工作进行的研究（例如关于Claude使用对情感影响的研究）可以为我们构建的防护措施提供信息，使其更贴近用户实际需求。
分层摘要技术
为监控计算机使用能力或潜在的有害网络使用，我们采用分层摘要技术。这项技术将个体交互浓缩成摘要，然后分析这些摘要以识别账户层面的担忧。这有助于我们发现只有在聚合时才显得违规的行为，例如自动化影响力操作和其他大规模滥用。
威胁情报
我们还积极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动的渠道，包括社交媒体、消息平台和黑客论坛。我们将研究结果发布在公开的威胁情报报告中，以促进整个AI生态系统的集体安全。
展望未来：共建AI安全生态
确保AI使用的安全是一个宏大且持续的挑战，绝非任何一个组织可以单独应对。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。我们还采纳公众的意见，包括通过正在进行的漏洞赏金计划来测试我们的防御能力。这种开放、协作的姿态是推动AI安全持续进步的关键。唯有汇聚各方智慧与力量，方能共同构建一个安全、负责任且有益于全人类的AI未来。技术的发展永无止境，AI安全防护也需与时俱进，共同努力才能确保人工智能的健康发展，真正实现其造福人类的潜力。
