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之一。随着AI模型能力的不断增强，潜在的滥用风险和安全隐患也日益凸显。如何构建有效的防御机制，应对不断演变的攻击手段，成为AI开发者必须解决的问题。本文将深入探讨Anthropic与美国CAISI和英国AISI政府机构的合作历程，揭示这种公私合作模式如何有效提升AI系统的安全防护能力，为行业提供宝贵的安全实践参考。
政府机构在AI安全中的独特价值
在过去的一年中，Anthropic与美国AI标准和创新中心(CAISI)和英国AI安全研究所(AISI)建立了紧密的合作关系。这两个政府机构专门负责评估和改进AI系统的安全性。我们的合作从最初的咨询逐步发展为持续性的伙伴关系，CAISI和AISI团队获得了在我们模型开发各个阶段访问系统的权限，从而能够持续测试我们的系统。
政府机构在AI安全工作中发挥着独特的作用，主要体现在以下几个方面：
专业领域的深度知识：政府机构在网络安全、情报分析和威胁建模等国家安全领域拥有深厚的专业知识。这些知识使他们能够结合机器学习专业知识，评估特定的攻击向量和防御机制。
独立客观的评估视角：作为独立的外部机构，政府团队能够提供客观的评估视角，不受企业内部利益和商业目标的影响，从而发现可能被内部团队忽视的安全隐患。
资源和技术优势：政府机构拥有丰富的资源和先进的技术手段，能够进行大规模、系统性的安全测试，包括模拟各种复杂的攻击场景。
跨领域协作能力：政府机构能够整合来自不同领域的专家，包括技术专家、安全专家和政策制定者，形成多维度的安全评估体系。
这种合作模式不仅帮助Anthropic改进了安全措施，使系统能够抵御最复杂的滥用尝试，也为整个AI行业树立了公私合作提升安全性的典范。
合作成果：发现并解决安全漏洞
与CAISI和AISI的合作已经取得了重要成果，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，每个组织在我们部署前评估了我们的宪法分类器（Constitutional Classifiers）的多个迭代版本——这是我们用来识别和防止越狱攻击的防御系统，针对的是Claude Opus 4和4.1等模型，以帮助识别漏洞并构建强大的保障措施。
宪法分类器的测试
我们向CAISI和AISI提供了宪法分类器的几个早期版本，并在我们进行改进时继续提供对我们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一系列漏洞，我们的技术团队利用这些发现来加强安全措施。
具体的漏洞发现包括：
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来诱骗模型执行系统设计者未 intended 的行为。测试人员发现，某些特定的注释，如虚假声称已经过人工审查，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安全架构，以解决潜在的漏洞类别，而不是简单地修补单个漏洞。
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。这些发现推动了我们检测系统的改进，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：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。
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从效果较差的越狱迭代产生了一个有效的通用越狱，我们正在利用这一点来改进我们的安全措施。
评估和风险方法论
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来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经验。
全面模型访问增强红队测试效果
我们的经验表明，为政府红队提供更深入的系统访问权限，能够实现更复杂的漏洞发现。我们提供了几个关键资源：
部署前安全原型：测试人员能够在保护系统上线之前评估和迭代，在安全措施部署前识别弱点。
多种系统配置：我们提供了保护范围广泛的模型，从完全未受保护的版本到具有完整安全措施的模型。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。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提供了我们的安全架构细节、记录的漏洞、安全报告和细化的内容政策信息（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，而不是盲目地寻找弱点。
实时安全数据加速漏洞发现：我们让政府红队直接访问分类器分数。这使测试人员能够改进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
虽然单次评估有价值，但持续合作使外部系统能够开发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。公开的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。这种多层次策略有助于我们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，还需要行业和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，独立评估缓解措施的作用变得越来越重要。我们很高兴看到其他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自己的经验。
行业启示与实践建议
基于与政府机构的合作经验，我们可以为AI行业提供以下几点实践建议：
建立开放透明的合作机制：AI开发者应主动与政府安全机构建立合作通道，提供必要的系统访问权限和文档，确保安全评估的全面性和有效性。
重视迭代式安全测试：安全测试不应是一次性活动，而应持续进行，随着系统演进而不断调整测试策略和方法。
构建多层次安全体系：结合内部团队、政府机构和独立专家的多层次评估体系，形成互补的安全保障网络。
建立快速响应机制：针对发现的安全漏洞，建立快速修复和部署机制，确保安全措施能够及时更新。
促进知识共享与最佳实践交流：行业内部应加强安全经验和最佳实践的共享，共同提升整个行业的安全水平。
结论
与CAISI和AISI的合作经验表明，政府机构在AI安全评估中发挥着不可替代的作用。通过提供专业领域的深度知识、独立客观的评估视角以及丰富的资源和技术优势，政府机构能够帮助AI开发者发现和解决复杂的安全漏洞。
这种公私合作模式不仅提升了Anthropic系统的安全性，也为整个AI行业树立了典范。随着AI技术的不断发展，这种合作将变得更加重要和必要。通过建立开放透明的合作机制、重视迭代式安全测试、构建多层次安全体系、建立快速响应机制以及促进知识共享，AI行业可以更好地应对安全挑战，确保AI技术能够安全、可靠地为人类社会服务。
未来，我们期待看到更多AI开发者与政府机构建立合作关系，共同推动AI安全标准的制定和完善，为构建安全、可靠、有益的AI生态系统贡献力量。
