引言：AI安全挑战与公私合作的必要性
在人工智能技术飞速发展的今天，AI系统的安全性已成为全球关注的焦点。随着大型语言模型(LLM)能力的不断提升，潜在的滥用风险和安全隐患也日益凸显。如何有效防范AI系统被恶意利用，已成为科技企业和监管机构共同面临的重大挑战。
Anthropic公司作为AI安全领域的先行者，在过去一年中与美国AI标准与创新中心(CAISI)和英国AI安全研究所(AISI)建立了创新性的合作关系。这种合作不仅展示了政府机构在AI安全评估中的独特价值，也为整个行业树立了公私协作强化AI安全防护的典范。
公私协作：AI安全的新范式
Anthropic与CAISI和AISI的合作始于初步咨询，但很快演变为一种持续性的伙伴关系。在这种合作模式下，政府团队获得了Anthropic系统在模型开发各阶段的访问权限，能够对系统进行持续测试。这种深度合作为AI安全评估提供了前所未有的机会。
政府机构的独特优势
政府机构在AI安全评估中拥有独特优势，特别是在网络安全、情报分析和威胁建模等国家安全领域拥有深厚专业知识。这些专业知识结合机器学习专长，使政府团队能够评估特定的攻击向量和防御机制。
政府团队的反馈帮助Anthropic改进其安全措施，使系统能够抵御最复杂的滥用尝试。这种合作体现了Anthropic安全方法的核心原则——通过独立外部专家识别AI系统中的漏洞，这对于防止可能造成现实世界伤害的模型滥用至关重要。
漏洞发现与安全强化
这种合作已经带来了重要发现，帮助Anthropic强化了防止模型恶意使用的工具。作为与CAISI和AISI协议的一部分，这两个组织在部署前评估了Anthropic的《宪法分类器》(Constitutional Classifiers)的多个迭代版本，这是一种用于识别和防止越狱攻击的防御系统，在Claude Opus 4和4.1等模型上进行了测试。
宪法分类器的测试
Anthropic向CAISI和AISI提供了多个早期版本的宪法分类器访问权限，并随着改进持续提供最新系统的访问权限。双方一起对这些分类器进行了压力测试，政府红队成员识别了部署前后的各种漏洞，而Anthropic技术团队则利用这些发现加强安全措施。
发现的关键漏洞类型
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。Anthropic已修补这些漏洞。
安全架构的压力测试：政府团队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Anthropic从根本上重构安全架构，以解决潜在的漏洞类别。
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：发现使用针对特定防御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看似无害的组件。识别这些盲点使过滤机制能够进行针对性改进。
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。最近，他们使用该系统通过从效果较差的越狱进行迭代，产生了一个有效的通用越狱，Anthropic正利用这一发现改进安全措施。
评估与风险方法论
除了识别特定漏洞外，CAISI和AISI团队还帮助加强了Anthropic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
Anthropic的经验总结了几项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的重要经验。
全面模型访问增强红队测试效果
经验表明，给予政府红队成员更深入的系统访问权限，能够发现更复杂的漏洞。Anthropic提供了几个关键资源：
- 部署前安全原型：测试人员可以在系统上线前评估和迭代保护系统，在安全措施部署前发现弱点。
- 多种系统配置：提供了从完全无保护版本到具有全面保护模型的整个保护谱系的模型。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。
- 广泛文档和内部资源：向可信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（包括特定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，而非盲目寻找弱点。
- 实时安全数据加速漏洞发现：政府红队成员直接获得分类器分数的访问权限，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
尽管单次评估有价值，但持续合作使外部系统能够发展深入的系统专业知识，发现更复杂的漏洞。在关键阶段，Anthropic与合作伙伴保持了日常沟通渠道和频繁的技术深入交流。
互补性方法提供更强大安全
CAISI和AISI的评估与更广泛的生态系统协同工作。公共漏洞赏金项目从广泛人才库中生成大量多样化的漏洞报告，而专业专家团队则有助于发现需要深厚技术知识才能识别的复杂、微妙的攻击向量。这种多层次策略有助于确保我们既捕获常见漏洞，又发现复杂的边缘情况。
持续合作的未来展望
构建强大且有益的AI模型不仅需要技术创新，还需要行业与政府之间新的合作形式。Anthropic的经验表明，当技术团队紧密合作以识别和解决风险时，公私伙伴关系最为有效。
随着AI能力的提升，独立评估缓解措施的作用日益重要。Anthropic欣慰地看到其他AI开发者也在与这些政府机构合作，并鼓励更多公司参与并更广泛地分享他们的经验。
这种合作模式不仅提升了单个AI系统的安全性，更为整个行业建立了一套可借鉴的安全评估标准和最佳实践。通过政府机构与科技企业的深度协作，我们能够共同应对AI安全挑战，构建更安全、可靠的AI生态系统，确保AI技术造福人类社会的同时，最大限度地降低潜在风险。
结论：共建AI安全的未来
Anthropic与CAISI和AISI的合作代表了AI安全领域的重要进步。这种公私协作模式展示了如何通过结合政府机构的独特专业知识和科技企业的技术创新，构建更强大的AI安全防御体系。
随着AI技术的不断发展，安全挑战也将持续演变。只有通过持续的合作、开放的知识共享和透明的评估机制，我们才能确保AI系统在能力提升的同时，安全性也能同步增强。这种合作不仅关乎单个企业的利益，更是整个社会共同的责任，需要政府、企业、学术界和公民社会的广泛参与。
未来，我们期待看到更多类似的公私合作案例，共同推动AI安全标准的建立和完善，为AI技术的健康发展奠定坚实基础。通过这种协作，我们有信心迎接AI安全的新纪元，确保人工智能真正成为造福人类的强大工具。
