在人工智能技术飞速发展的今天，确保AI系统的安全性和可靠性已成为行业面临的核心挑战。随着AI能力的不断提升，潜在的安全威胁也日益复杂化，传统的单一防御模式已难以应对层出不穷的新型攻击手段。在这一背景下，Anthropic与美国AI标准与创新中心(CAISI)和英国AI安全研究所(AISI)的合作模式，为行业提供了一个极具价值的参考范例。这种政府机构与科技企业的深度协作，不仅加速了AI安全漏洞的发现与修复，更建立了一套可持续迭代的AI安全评估与防护体系。
公私合作：AI安全的新引擎
过去一年，Anthropic与美国CAISI和英国AISI建立了紧密的合作关系，这两家政府机构专门负责评估和提升AI系统的安全性。这种合作始于初步咨询，但很快发展为持续性的伙伴关系，CAISI和AISI团队获得了在模型开发各阶段访问我们系统的权限，能够对我们的系统进行持续测试。
政府机构在这一合作中带来了独特优势，特别是在网络安全、情报分析和威胁建模等国家安全领域的专业知识，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系统中的漏洞，是Anthropic安全方法的核心部分，对于防止模型被滥用并造成现实世界危害至关重要。这种合作模式打破了传统AI安全评估的局限，将政府机构的监管视角与企业的技术创新能力有机结合，形成了一种互补共赢的安全生态。
漏洞发现与应对：合作成果的集中体现
这种合作已经带来了关键发现，帮助我们强化了防止模型恶意使用的工具。根据与CAISI和AISI的协议，各组织在我们部署前评估了多个版本的宪法分类器(Constitutional Classifiers)——一种用于识别和防止越狱的防御系统，对Claude Opus 4和4.1等模型进行评估，以帮助识别漏洞并构建强大的防护措施。
宪法分类器的测试与强化
我们向CAISI和AISI提供了宪法分类器的多个早期版本版本，并随着改进持续提供最新系统的访问权限。我们共同对这些分类器进行了压力测试，政府红队成员识别出各种漏洞——无论是在部署前还是部署后——我们的技术团队利用这些发现加强安全措施。例如，这些漏洞包括：
提示注入漏洞的发现
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使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（如虚假声称已经过人工审核）可以完全绕过分类器检测。我们已经修补了这些漏洞。
防护架构的压力测试
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防护架构，以解决潜在漏洞类别，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编码有害请求，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无论采用何种编码方式的伪装有害内容。
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背景中看似无害的组件。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迭代效果较差的越狱方法产生了有效的通用越狱，我们利用这些改进来加强我们的防护措施。
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参与政府研究和标准机构以改进模型安全性的重要课程。
全面模型访问增强红队测试效果
我们的经验表明，让政府红队成员更深入地访问我们的系统，能够发现更复杂的漏洞。我们提供了几个关键资源：
- 部署前防护原型：测试人员可以在防护系统上线前评估和迭代保护系统，在防护措施部署前识别弱点。
- 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防护的模型等多种模型。这种方法让测试人员首先开发针对基础模型的攻击，然后逐步改进技术以绕过越来越复杂的防御。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防护架构细节、记录的漏洞、防护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）。这种透明度帮助团队针对高价值测试领域开展工作，而不是盲目地寻找弱点。
- 实时防护数据加速漏洞发现：我们让政府红队成员直接访问分类器分数。这使测试人员能够完善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
尽管单一评估具有价值，但持续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了日常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评估与我们更广泛的生态系统协同工作。公开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，当技术团队紧密合作以识别和解决风险时，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，并鼓励更多公司这样做并更广泛地分享他们的经验。
行业启示与实践建议
Anthropic与政府机构的合作模式为整个AI行业提供了宝贵启示。首先，这种合作证明了开放和透明在AI安全中的重要性。通过向政府专家提供全面访问权限和详细文档，企业能够获得更深入的漏洞洞察，从而构建更强大的防御系统。
其次，迭代测试方法的成功表明，AI安全不是一次性项目，而是需要持续改进的过程。通过建立长期合作关系，企业和政府可以共同应对不断演变的威胁格局，确保AI系统的安全性与技术发展同步提升。
最后，这种合作模式展示了互补性安全策略的价值。结合公开漏洞赏金计划与专家团队的专业知识，企业可以构建多层次的防御体系，既能够应对常见攻击，又能防范复杂的新型威胁。
结语：共建AI安全新生态
Anthropic与美国CAISI和英国AISI的合作代表了AI安全领域的重要创新。这种公私合作模式不仅提高了单个企业AI系统的安全性，更为整个行业树立了标杆，展示了政府机构与科技企业如何携手应对AI安全挑战。
随着AI技术的不断发展和应用场景的日益广泛，安全将成为决定AI能否被社会广泛接受的关键因素。通过建立更开放、更协作的安全评估机制，行业可以共同构建一个既创新又安全的AI生态系统，确保AI技术能够真正造福人类。
未来，我们期待看到更多企业加入这种合作模式，共同推动AI安全标准的提升和防护技术的创新。只有通过持续的合作与共享，我们才能确保AI技术在快速发展的同时，始终保持在安全可控的轨道上，为人类社会带来持久的积极影响。
