在人工智能技术飞速发展的今天，确保AI系统的安全性已成为全球关注的焦点。近年来，Anthropic与美国AI标准与创新中心(CAISI)和英国AI安全研究所(AISI)政府机构的合作模式，为行业树立了公私协作提升AI安全的新标杆。这种创新合作不仅发现了系统漏洞，更重新定义了AI安全评估的标准和方法。
合作背景与意义
过去一年中，Anthropic与CAISI和AISI这两个专门负责评估和改进AI系统安全性的政府机构展开了深入合作。这种最初作为初步咨询的自愿工作，逐渐演变为持续性的伙伴关系，CAISI和AISI团队获得了在我们模型开发各阶段访问系统的权限，从而能够对我们的系统进行持续测试。
政府机构在这项工作中带来了独特的能力，特别是在网络安全、情报分析和威胁建模等国家安全领域拥有深厚的专业知识。这些专业知识结合他们的机器学习专长，使他们能够评估特定的攻击向量和防御机制。他们的反馈帮助我们改进安全措施，使系统能够抵御最复杂的滥用尝试。
与独立外部专家合作识别AI系统漏洞是Anthropic安全方法的核心部分，对于防止可能造成现实世界伤害的模型滥用至关重要。这种合作模式不仅提升了单一企业的安全水平，更为整个行业建立了新的标准。
漏洞发现与解决
这种合作已经带来了关键发现，帮助我们加强防止模型恶意使用的工具。根据与CAISI和AISI的各自协议，每个组织都在部署前评估了我们宪法分类器的多个迭代版本——这是我们用来识别和防止越狱的防御系统——在Claude Opus 4和4.1等模型上，以帮助识别漏洞并建立强大的保障措施。
宪法分类器测试
我们向CAISI和AISI提供了宪法分类器的几个早期版本，并在我们进行改进时继续提供对我们最新系统的访问。我们一起对这些分类器进行了压力测试，政府红队成员在部署前后都发现了一系列漏洞，我们的技术团队利用这些发现加强安全措施。
具体发现的漏洞包括：
揭示提示注入漏洞：政府红队成员通过提示注入攻击发现了我们早期分类器的弱点。这类攻击使用隐藏指令来诱骗模型执行系统设计师未 intended 的行为。测试人员发现，特定标注（如虚假声称已经过人工审查）可以完全绕过分类器检测。我们已经修补了这些漏洞。
压力测试安全架构：他们开发了一种复杂的通用越狱方法，以规避标准检测方式编码有害交互。这一发现促使我们从根本上重构安全架构，以解决潜在的漏洞类别，而不仅仅是修补单个漏洞。
识别基于密码的攻击：使用密码、字符替换和其他混淆技术对有害请求进行编码，以逃避我们的分类器。这些发现推动了检测系统的改进，使其能够识别和阻止伪装的有害内容，无论使用何种编码方法。
输入和输出混淆攻击：发现使用针对我们特定防御量身定制的复杂混淆方法的通用越狱，例如将有害字符串分解为更广泛上下文中的看似无害的组件。识别这些盲点使我们的过滤机制能够进行有针对性的改进。
自动化攻击优化：构建了新的自动化系统，逐步优化攻击策略。他们最近使用该系统通过从效果较差的越狱迭代产生了一个有效的通用越狱，我们正在利用这一发现来改进我们的安全措施。
评估与风险方法论
除了识别特定漏洞外，CAISI和AISI团队还帮助我们加强了对安全性的更广泛方法。他们在证据要求、部署监控和快速响应能力方面的外部视角，对于检验我们的假设和识别可能需要额外证据支持威胁模型的领域具有宝贵价值。
有效合作的关键经验
我们的经验教会了我们几个关于如何有效与政府研究和标准机构合作以提高模型安全性和安全性的重要经验。
全面模型访问增强红队测试效果
我们的经验表明，给予政府红队成员更深入的系统访问权限，能够实现更复杂的漏洞发现。我们提供了几个关键资源：
部署前安全原型：测试人员可以在保护系统上线之前评估和迭代，在安全措施部署之前发现弱点。
多种系统配置：我们提供了从完全不受保护的版本到具有完整安全措施的模型在内的整个保护频谱的模型。这种方法让测试人员首先针对基础模型开发攻击，然后逐步改进技术以绕过日益复杂的防御。仅帮助模型变体还实现了精确的有害输出评分和能力基准测试。
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我们的安全架构细节、记录的漏洞、安全报告和细粒度的内容政策信息（包括特定的禁止请求和评估标准）。这种透明性帮助团队针对高价值测试领域，而不是盲目地寻找弱点。
实时安全数据加速漏洞发现：我们给予政府红队成员直接访问分类器分数的权限。这使测试人员能够改进攻击策略并进行更有针对性的探索性研究。
迭代测试允许复杂漏洞发现
虽然单一评估有价值，但持续的合作使外部团队能够发展深入的系统专业知识，并发现更复杂的漏洞。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入探讨。
互补方法提供更强大的安全性
CAISI和AISI评估与我们更广泛的生态系统协同工作。公开的错误赏金计划从广泛的人才库中产生大量多样化的漏洞报告，而专业专家团队可以帮助发现需要深厚技术知识才能识别的复杂、微妙的攻击向量。这种多层策略有助于我们确保同时捕获常见漏洞和复杂的边缘情况。
持续合作的未来
使强大的AI模型安全且有益不仅需要技术创新，还需要行业和政府之间新的合作形式。我们的经验表明，当技术团队紧密合作以识别和应对风险时，公私伙伴关系最为有效。
随着AI能力的进步，对缓解措施独立评估的作用日益重要。我们很高兴看到其他AI开发者也在与这些政府机构合作，并鼓励更多公司这样做，并更广泛地分享他们自己的经验。
这种合作模式不仅提升了Anthropic系统的安全性，也为整个行业建立了新的标准。它展示了政府专业知识与企业技术专长如何互补，共同应对AI安全挑战。随着AI技术的不断发展，这种公私合作模式将成为确保AI系统安全、可靠和有益的关键。
行业影响与启示
Anthropic与CAISI和AISI的合作模式为整个AI行业提供了重要启示。首先，它证明了政府机构在AI安全评估中的独特价值，特别是在国家安全相关领域的专业知识。其次，它展示了持续迭代测试对于发现复杂漏洞的重要性，而非一次性评估。
此外，这种合作强调了透明度和全面访问的必要性。通过向测试人员提供系统配置、文档和实时数据，企业可以更有效地识别和解决潜在安全问题。最后，它突出了互补方法的价值——结合公开漏洞赏金计划和专家团队的知识，可以创建更全面的安全评估框架。
对于其他AI开发企业而言，这种合作模式提供了一个可复制的模板，展示了如何与政府机构建立有效伙伴关系，共同提升AI系统的安全性。随着AI技术的不断发展，这种公私合作将成为确保AI安全的关键支柱，为整个行业树立新的标准。
结语
Anthropic与CAISI和AISI的合作代表了AI安全领域的一个重要里程碑，展示了公私协作在应对AI安全挑战中的巨大潜力。通过这种创新合作模式，不仅发现了系统漏洞，更重新定义了AI安全评估的标准和方法。
随着AI技术的不断发展，这种合作模式将成为确保AI系统安全、可靠和有益的关键。它不仅提升了单一企业的安全水平，更为整个行业建立了新的标准，为AI安全领域的未来发展指明了方向。通过政府专业知识与企业技术专长的互补，我们可以共同构建一个更安全、更可靠的AI未来。
