在人工智能技术快速发展的今天，如何确保AI系统的安全性和可靠性已成为行业面临的核心挑战。Anthropic作为领先的AI研究公司，通过与美国CAISI(人工智能标准和创新中心)和英国AISI(人工智能安全研究所)政府机构的深度合作，开创了一种创新的AI安全治理模式。这种合作不仅提升了Anthropic自身系统的安全韧性，也为整个行业提供了宝贵的实践经验。
政府机构在AI安全中的独特价值
政府机构在AI安全领域拥有不可替代的专业优势，特别是在国家安全相关领域。CAISI和AISI凭借其在网络安全、情报分析和威胁建模方面的深厚专业知识，能够结合机器学习技术，评估特定的攻击向量和防御机制。
这些政府团队带来了独特的视角和能力，使科技企业能够从更全面的角度审视AI系统的潜在风险。他们的专业知识和经验帮助识别出企业内部团队可能忽视的漏洞和攻击路径，从而构建更加健壮的安全防护体系。
从咨询到伙伴：合作模式的演进
Anthropic与CAISI和AISI的合作始于初步咨询，但很快发展为持续性的伙伴关系。在这一过程中，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和评估。
这种深入的合作模式超越了传统的第三方审计，建立了更加紧密的技术协作关系。政府团队不仅能够测试已部署的系统，还能在开发早期阶段就介入评估，从而在漏洞成为实际威胁之前就识别并解决它们。
宪法分类器的全面测试与漏洞发现
作为Anthropic安全防御体系的核心组件，宪法分类器用于识别和防止越狱攻击(jailbreaks)。在与CAISI和AISI的合作中，这些分类器在Claude Opus 4和4.1等模型部署前接受了多轮评估。
提示注入漏洞的识别
政府红队测试人员通过提示注入攻击发现了早期分类器的弱点。这类攻击通过隐藏指令诱使模型执行系统设计者未 intended 的行为。测试者发现，某些特定注释(如虚假声称已经过人工审核)可以完全绕过分类器检测。Anthropic团队已修补这些漏洞。
防御架构的压力测试
测试人员开发了一种复杂的通用越狱方法，将有害交互编码为能够规避标准检测方法的形式。这一发现促使Anthropic从根本上重构了其安全架构，以解决潜在的漏洞类别，而非仅仅修补单个漏洞。
基于密码的攻击识别
测试人员使用密码、字符替换和其他混淆技术对有害请求进行编码，以规避分类器检测。这些发现推动了检测系统的改进，使其能够识别和阻止有害内容，无论使用何种编码方法。
输入和输出混淆攻击
测试人员发现了使用针对Anthropic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。识别这些盲点使团队能够有针对性地改进过滤机制。
自动化攻击优化
测试人员构建了新的自动化系统，能够逐步优化攻击策略。他们最近使用该系统通过迭代改进一个效果较差的越狱方法，生成了一个有效的通用越狱，Anthropic正利用这一发现改进其安全措施。
评估与风险方法论
除了识别具体漏洞外，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Anthropic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
通过与政府研究机构的合作，Anthropic总结了几条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，给予政府红队测试人员更深入的系统访问权限，能够实现更复杂的漏洞发现。Anthropic提供了几项关键资源：
- 部署前安全原型：测试人员能够在系统上线前评估和迭代保护系统，在安全措施部署前识别弱点。
- 多种系统配置：提供了从完全不受保护到具有全面保护的整个保护范围内的模型。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日益复杂的防御。
- 广泛文档和内部资源：向值得信赖的政府红队测试人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(包括特定禁止的请求和评估标准)。这种透明性帮助团队针对高价值测试领域，而非盲目寻找弱点。
- 实时安全数据加速漏洞发现：政府红队测试人员直接获得了分类器分数的访问权限，使他们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
虽然单次评估具有价值，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，Anthropic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Anthropic更广泛的生态系统协同工作。公共漏洞赏金计划来自广泛人才库的大量多样化漏洞报告，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确保我们既能捕捉常见漏洞，又能识别复杂的边缘情况。
持续合作的未来展望
创建强大而安全的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应对风险时，公私合作伙伴关系最为有效。
随着AI能力的不断进步，对缓解措施独立评估的作用日益重要。Anthropic鼓励更多AI开发者与这些政府机构合作，并广泛分享自己的经验教训，共同推动AI安全领域的发展。
结论
Anthropic与CAISI和AISI的合作模式为AI安全治理提供了新的思路。通过政府机构的专业知识和科技企业的技术能力相结合，双方能够发现传统方法难以识别的漏洞，并构建更加健壮的安全防御体系。
这种合作不仅提升了Anthropic自身系统的安全性，也为整个行业树立了标杆。随着AI技术的不断发展，这种公共-私营部门的协作模式将成为确保AI系统安全可靠的关键机制，为AI技术的负责任发展提供坚实保障。
通过政府与科技企业的深度合作，我们能够构建更加安全、可靠的AI系统，为人工智能技术的健康发展奠定坚实基础。
