在人工智能技术飞速发展的今天，确保AI系统的安全性与可靠性已成为行业面临的核心挑战。本文将深入探讨Anthropic与美国CAISI和英国AISI政府机构的创新合作模式，揭示这一跨部门协作如何为AI安全领域带来革命性突破。
政府机构在AI安全中的独特价值
在过去一年中，Anthropic与美国AI标准与创新中心(CAISI)和英国AI安全研究所(AISI)建立了深入的合作关系。这些政府机构专门负责评估和提升AI系统的安全性，其独特优势在于他们在国家安全领域积累了深厚的专业知识，包括网络安全、情报分析和威胁建模等方面。
政府机构的专业团队结合其机器学习专业知识，能够评估特定的攻击向量和防御机制。这种专业背景使他们在AI安全测试中发挥着不可替代的作用。通过向这些机构提供我们在模型开发各阶段的系统访问权限，我们得以进行持续的系统测试，从而不断完善我们的安全措施。
与独立外部专家合作识别AI系统漏洞是Anthropic安全方法的核心组成部分，对于防止模型被滥用造成现实世界危害至关重要。这种公私合作模式不仅丰富了安全测试的视角，也为整个行业树立了新的标杆。
漏洞发现与防御机制升级
与CAISI和AISI的合作已经带来了多项关键发现，帮助我们强化了防止模型恶意使用的工具。根据与各机构的协议，他们在Claude Opus 4和4.1等模型部署前，对我们的宪法分类器进行了多轮评估，这一防御系统用于识别和防止越狱攻击。
宪法分类器测试
我们向CAISI和AISI提供了多个早期版本的宪法分类器，并随着改进持续提供最新系统的访问权限。双方共同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，我们的技术团队则利用这些发现来强化安全措施。
提示注入漏洞发现：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诱骗模型执行系统设计者未预期的行为。测试人员发现，特定注释（如虚假声明已经过人工审核）可以完全绕过分类器检测。我们已经修补了这些漏洞。
安全架构压力测试：开发了一种复杂的通用越狱方法，通过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，以解决底层漏洞类别，而不仅仅是修补单个漏洞。
基于密码的攻击识别：使用密码、字符替换和其他混淆技术对有害请求进行编码，以规避我们的分类器。这些发现推动了检测系统的改进，使其能够识别和阻止无论采用何种编码方式的伪装有害内容。
输入输出混淆攻击：发现针对我们特定防御的复杂混淆方法，如将有害字符串分解为更广泛背景中看似无害的组件。识别这些盲点使我们能够有针对性地改进过滤机制。
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迭代效果较差的越狱方法，产生了一个有效的通用越狱，我们正利用这一发现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团队还帮助我们强化了更广泛的安全方法。他们对证据要求、部署监控和快速响应能力的外部视角，在压力测试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方面发挥了宝贵作用。
有效合作的关键经验
我们的经验教会了我们几项关于如何有效参与政府研究和标准机构以提升模型安全性的重要经验。
全面模型访问增强红队测试效果
我们的经验表明，向政府红队成员提供更深入的系统访问权限，能够发现更复杂的漏洞。我们提供了几个关键资源：
- 部署前安全保护原型：测试人员能够在保护系统上线前进行评估和迭代，在安全措施部署前发现弱点。
- 多种系统配置：我们提供了从完全无保护版本到具有完整安全措施的模型，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。
- 广泛文档和内部资源：我们向值得信赖的政府红队成员提供了安全架构细节、记录的漏洞、安全报告和细粒度内容政策信息。这种透明度帮助团队针对高价值测试领域，而非盲目寻找弱点。
- 实时安全数据加速漏洞发现：我们向政府红队成员直接提供分类器分数，使他们能够优化攻击策略并进行更有针对性的探索性研究。
迭代测试实现复杂漏洞发现
尽管单次评估具有价值，但持续合作使外部团队能够发展深厚的系统专业知识，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交流。
互补方法提供更强大的安全性
CAISI和AISI评估与我们的更广泛生态系统协同工作。公共漏洞赏金计划从广泛的人才库中生成大量多样化的漏洞报告，而专业专家团队则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同时捕获常见漏洞和复杂的边缘情况。
持续合作的未来展望
使强大的AI模型安全且有益不仅需要技术创新，还需要行业与政府之间新的合作形式。我们的经验表明，当技术团队密切合作以识别和应对风险时，公私合作伙伴关系最为有效。
随着AI能力的进步，对缓解措施独立评估的作用日益重要。我们欣慰地看到其他AI开发者也在与这些政府机构合作，并鼓励更多公司加入并更广泛地分享他们的经验。
这种合作模式不仅为Anthropic带来了安全性的显著提升，也为整个AI行业树立了新的标准。通过政府机构与企业之间的紧密协作，我们能够构建更加健壮的AI防御体系，确保AI技术的安全发展，最终实现人工智能的积极社会影响。
