AI安全新范式：政府与企业联手筑牢智能系统防线
随着人工智能技术以前所未有的速度融入社会各个层面，确保其安全性和可靠性已成为全球性的核心议题。强大的AI系统在带来巨大潜力的同时，也伴随着潜在的风险和滥用可能。正是在这样的背景下，AI研发机构与各国政府机构之间的紧密合作，正在开辟一条强化AI安全防护的新路径。本文将深入探讨这种公私合作模式的实践，特别是与美国AI标准与创新中心（CAISI）以及英国AI安全研究院（AISI）的协作经验，以期为构建更安全的智能未来提供深刻洞察。
公私合作：共同应对AI安全挑战
过去一年中，我们见证了AI研发机构与美国CAISI及英国AISI之间从初步咨询到深度战略伙伴关系的演变。这两个政府机构专为衡量和提升AI系统的安全性而设立，拥有国家安全领域的独特专业知识，尤其是在网络安全、情报分析和威胁建模方面具备深厚积累。当这些能力与AI技术专业知识相结合时，便能有效地评估特定攻击向量和防御机制。这种跨领域协作使得政府红队成员能够在模型开发的不同阶段，持续访问我们的系统，并进行严谨的测试，从而在系统部署前识别并修补关键漏洞。政府的专业反馈对于提升我们的安全措施至关重要，确保系统能够抵御最复杂的恶意攻击。
与独立的外部专家合作来识别AI系统中的脆弱点，是构建AI安全防线不可或缺的一环。这种策略对于预防模型滥用、避免现实世界中可能造成的危害具有决定性意义。通过提供系统访问权限，我们不仅从政府专家那里获得了宝贵的外部视角，更在实践中验证了我们的安全假设和风险模型。
关键漏洞的发现与应对策略
与CAISI和AISI的合作已带来了显著成果，极大地增强了我们防止模型恶意使用的工具。作为协议的一部分，两个机构都对我们用于识别和阻止“越狱”行为的“宪法分类器”（Constitutional Classifiers）的多个版本进行了评估，包括部署前的Claude Opus 4和4.1模型。以下是一些关键发现及其应对措施：
1. 提示注入漏洞的揭示与修复
政府红队专家通过提示注入攻击，识别了早期分类器中的弱点。这类攻击利用隐藏指令来诱导模型做出系统设计者不期望的行为。测试人员发现，特定的标注（例如虚假声称已有人工审核）能够完全绕过分类器的检测机制。面对这一发现，我们的技术团队迅速采取行动，修补了这些漏洞，强化了分类器对恶意提示的识别能力，使其能够更精准地辨别和阻止潜在的危险输入。
2. 安全防护架构的压力测试与重构
在一次关键的测试中，红队开发了一种复杂的通用“越狱”技术，能够以规避标准检测方法的方式编码有害交互。这一发现不仅仅促使我们修补单个漏洞，更重要的是，它引发了我们对整个安全防护架构进行根本性重构的思考。通过分析越狱的深层原理，我们从底层强化了防护机制，以应对此类根本性漏洞类别，而不是仅仅停留在表面修复。这意味着我们的系统在未来面对类似攻击时将拥有更强的韧性。
3. 基于密码和混淆技术的攻击识别
红队还发现，攻击者能够利用密码、字符替换和其他混淆技术来编码有害请求，从而规避我们的分类器。这些发现推动了检测系统的持续改进，使其能够识别和阻止伪装的有害内容，无论其采用何种编码方法。我们意识到，仅仅依赖于显式关键词过滤是不够的，必须开发更智能的语义分析和模式识别能力，才能应对日益复杂的规淆手段。
4. 输入与输出混淆攻击的洞察
通过针对我们特定防御机制定制的复杂混淆方法（如将有害字符串分解为看似良性的组件，并融入更广泛的语境中），红队发现了普遍存在的越狱漏洞。这些混淆攻击能够利用系统的盲点，实现其恶意目的。识别这些盲点使我们能够针对性地改进过滤机制，提升其对隐蔽恶意内容的识别精度和鲁棒性。
5. 自动化攻击优化系统的挑战
政府团队甚至构建了新的自动化系统，能够逐步优化攻击策略。他们最近利用该系统，通过迭代一个效果不佳的越狱尝试，成功生成了一个高效的通用越狱。这一高级攻击手段促使我们进一步升级了安全防护体系，以应对这种自动化、自适应的攻击方式。这表明，AI安全防护必须与时俱进，不断迭代升级，才能领先于攻击者。
有效合作的关键要素
与政府研究和标准机构的合作经验，为我们提供了几点关于如何有效提升模型安全性和保障的宝贵经验：
1. 全面的模型访问权限，提升红队测试效能
实践证明，给予政府红队成员对我们系统更深层的访问权限，能够促使他们发现更复杂的漏洞。我们提供了多项关键资源：
- 部署前安全防护原型： 测试人员能够评估和迭代防护系统，在它们正式上线前就识别出弱点，从而将风险扼杀在萌芽阶段。
- 多重系统配置： 我们提供了涵盖从完全无保护版本到配备完整安全防护模型在内的多个保护级别的模型。这种方法允许测试人员首先针对基础模型开发攻击，然后逐步完善技术以绕过日益复杂的防御措施。同时，仅提供“有用”功能的模型变体也使得有害输出评分和能力基准测试更加精确。
- 广泛的文档和内部资源： 我们向值得信赖的政府红队成员提供了详细的安全防护架构信息、已记录的漏洞、安全防护报告以及细致的内容政策信息（包括具体的禁用请求和评估标准）。这种高度透明化有助于团队将测试重点放在高价值区域，而不是盲目寻找弱点，从而显著提高了测试效率。
2. 迭代测试机制，发现复杂漏洞
尽管单次评估能提供价值，但持续的协作使得外部团队能够建立对系统的深度专业知识，从而发现更复杂的、难以察觉的漏洞。在关键阶段，我们与合作伙伴保持每日沟通渠道和频繁的技术深度探讨，确保信息的实时共享和问题的迅速解决。这种迭代式的反馈循环是实现高级漏洞发现的关键。
3. 互补性安全策略，构建更坚固的防线
CAISI和AISI的评估与我们更广泛的安全生态系统形成协同效应。公开漏洞悬赏计划能够从广泛的人才库中生成高数量、多样化的漏洞报告，而专业的专家团队则能帮助发现那些需要深厚技术知识才能识别的复杂、隐蔽的攻击向量。这种多层次的安全策略确保我们既能捕获常见的利用，也能应对复杂的极端情况。将内部测试、公私合作与社区力量相结合，是构建最坚固AI安全防线的有效途径。
持续合作：面向未来的AI安全展望
构建强大、安全且有益的AI模型，不仅需要技术上的创新，更需要行业与政府之间建立新型的合作关系。我们的经验表明，当技术团队紧密协作以识别和解决风险时，公私伙伴关系能够发挥最大的效力。
随着AI能力的不断提升，对缓解措施进行独立评估的作用日益重要。我们欣喜地看到，其他AI开发者也正积极与这些政府机构合作，并鼓励更多的公司参与进来，分享各自的经验教训。这种开放、协作的精神，将是推动整个AI领域迈向更安全、更负责任未来的基石。我们深信，通过持续的对话、共享的专业知识和共同的努力，我们能够为全球构建一个更加安全、值得信赖的人工智能生态系统。
在此，我们向美国CAISI和英国AISI的技术团队表示衷心感谢，感谢他们严谨的测试、深思熟虑的反馈和持续的协作。他们的工作不仅实质性地提升了我们系统的安全性，也推动了衡量AI安全防护有效性这一领域的发展。
