在人工智能技术飞速发展的今天，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。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，揭示这种公私合作如何有效提升AI系统的安全防护能力，为行业提供可借鉴的实践框架。
政府机构在AI安全中的独特价值
过去一年中，Anthropic与美国人工智能标准与创新中心(CAISI)和英国人工智能安全研究所(AISI)建立了深度合作关系。这些政府机构专门负责评估和改进AI系统的安全性，拥有在网络安全、情报分析和威胁建模等国家安全领域的深厚专业知识。
政府机构在AI安全评估中具有独特优势：
国家安全专业知识：政府团队拥有评估特定攻击向量和防御机制的专业能力，能够结合机器学习专业知识进行全方位安全评估。
独立第三方视角：作为独立评估者，政府机构能够提供客观、公正的安全评估结果，避免企业内部评估可能存在的盲点。
资源与协调能力：政府机构能够调动广泛资源，组织多学科专家团队进行系统性安全测试。
这种合作始于初步咨询，逐渐发展为持续性的伙伴关系，CAISI和AISI团队在模型开发各阶段获得了系统访问权限，能够持续测试我们的系统安全性。
漏洞发现与防护强化
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。作为与CAISI和AISI协议的一部分，两个组织在我们部署前评估了我们的宪法分类器的多个版本——这是一种用于识别和防止越狱攻击的防御系统，针对Claude Opus 4和4.1等模型，帮助识别漏洞并构建强大的防护措施。
宪法分类器测试
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各种漏洞，我们的技术团队利用这些发现加强了防护措施。
具体发现的漏洞包括：
1. 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（如虚假声称已进行人工审核）可以完全绕过分类器检测。我们已修补这些漏洞。
2. 防护架构压力测试
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，以解决底层漏洞类别，而非仅仅修补单个漏洞。
3. 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法的伪装有害内容。
4. 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能够有针对性地改进过滤机制。
5. 自动化攻击优化
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从较不有效的越狱迭代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团队还帮助我们强化了更广泛的安全方法。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，对我们假设进行了压力测试，并确定了可能需要额外证据支持威胁模型的领域。
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
我们提供了跨越防护范围的各种模型，从完全不受保护的版本到具有全面防护的模型。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防护架构细节、记录的漏洞、防护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有针对性地测试高价值领域，而非盲目寻找弱点。
实时防护数据加速漏洞发现
我们向政府红队成员提供了分类器分数的直接访问权限。这使测试人员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，并发现更复杂的漏洞。在关键阶段，我们与合作伙伴保持了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评估与我们更广泛的生态系统协同工作。公共漏洞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同时捕获常见漏洞和复杂的边缘情况。
持续合作的未来
强大的AI模型的安全和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变得越来越重要。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教训。
行业启示
Anthropic与CAISI和AISI的合作模式为AI行业提供了重要启示：
开放与透明：向政府机构开放系统访问权限和详细文档，是发现深层漏洞的关键。
持续迭代：安全防护不是一次性工作，而是需要持续迭代和改进的动态过程。
多方协作：结合政府机构、企业内部团队和外部专家的多方视角，能够构建更全面的安全防护体系。
技术治理：政府机构在AI安全标准制定和技术治理中扮演着不可或缺的角色。
随着AI技术不断发展和应用范围扩大，这种政府与科技企业的深度协作将成为保障AI系统安全与负责任发展的重要途径。通过建立开放、透明、持续的合作机制，我们能够共同应对AI安全挑战，确保AI技术真正造福人类社会。
