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全球关注的核心议题。随着AI模型能力的不断提升，潜在的滥用风险和安全隐患也日益凸显。面对这一挑战，Anthropic公司与美国AI标准与创新中心(CAISI)和英国AI安全研究所(AISI)政府机构建立了开创性的合作关系，共同探索AI安全的新路径。这种公私合作模式不仅提升了AI系统的防御能力，更为整个行业树立了新的标杆。
合作背景与意义
过去一年中，Anthropic与美国CAISI和英国AISI这两个专门负责评估和改进AI系统安全的政府机构展开了深入合作。这种自愿性的合作最初始于初步咨询，但逐渐演变为持续性的伙伴关系。在这一框架下，CAISI和AISI团队获得了Anthropic系统在模型开发各个阶段的访问权限，使其能够持续测试我们的系统。
政府机构在这一合作中带来了独特的能力，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。这些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，对于防止模型可能造成的现实世界危害至关重要。这种合作模式不仅提升了Anthropic自身的安全水平，也为整个AI行业提供了宝贵的经验和参考。
漏洞发现与解决
这种合作已经带来了关键发现，帮助我们加强防止模型恶意使用的工具。根据与CAISI和AISI的协议，每个组织在部署前都对我们的宪法分类器(Constitutional Classifiers)的多个版本进行了评估，这些分类器是我们用于识别和防止越狱攻击的防御系统，适用于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，并在我们改进系统后继续提供对我们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，政府红队成员在部署前后识别了一系列漏洞，我们的技术团队利用这些发现加强安全措施。
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来诱使模型执行系统设计者未 intended 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。我们已经修补了这些漏洞。
安全架构压力测试：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。
密码学攻击识别：使用密码学、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使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，我们正利用这一点改进我们的安全措施。
评估与风险方法论
除了识别特定漏洞外，CAISI和AISI团队还帮助我们加强了对安全性的更广泛方法。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方面方面具有宝贵价值。
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与政府研究和标准机构合作以改进模型安全的重要教训。
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：
部署前安全原型：测试人员可以在保护系统上线前评估和迭代，在安全措施部署前识别弱点。
多种系统配置：我们提供了从完全不受保护到具有全面安全保护的模型系列。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：我们让政府红队成员直接访问分类器评分。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确保同时捕获常见漏洞和复杂的边缘情况。
持续合作的重要性
开发强大、安全且有益的AI模型不仅需要技术创新，还需要行业和政府之间新的合作形式。我们的经验表明，当技术团队密切合作以识别和解决风险时，公私伙伴关系最为有效。
随着AI能力的进步，对缓解措施独立评估的作用变得越来越重要。我们感到鼓舞的是，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。
这种合作模式不仅为Anthropic带来了直接的安全收益，还为整个AI行业建立了新的标准。它展示了政府专业知识如何与企业创新相结合，创建更强大的防御系统。随着AI技术的不断发展，这种公私合作模式将成为确保AI系统安全、可靠和有益的关键框架。
未来展望
展望未来，Anthropic计划继续深化与CAISI和AISI的合作，并将这种模式扩展到其他地区的政府机构。我们相信，通过建立全球性的安全合作网络，可以更好地应对AI安全挑战，确保AI技术的发展符合全人类的利益。
同时，我们也呼吁更多AI企业加入这一合作行列，分享各自的经验和发现。只有通过行业共同努力，才能构建一个更加安全、可靠的AI生态系统，为人类社会的可持续发展贡献力量。
结语
Anthropic与美国CAISI和英国AISI的合作模式为AI安全领域开辟了新的可能性。通过政府机构与企业之间的深度协作，我们不仅能够发现和解决AI系统中的潜在漏洞，还能共同构建更加安全、可靠的AI基础设施。这种合作模式不仅提升了Anthropic自身的安全水平，也为整个行业提供了宝贵的经验和参考。
随着AI技术的不断发展和应用场景的日益广泛，AI安全将成为决定技术成败的关键因素。通过建立更加开放、透明的合作机制，政府、企业和研究机构可以共同应对AI安全挑战，确保AI技术的发展符合人类的长期利益。这不仅是对技术负责，更是对未来负责。
在AI技术日新月异的今天，安全不再是一个可选项，而是必选项。通过公私合作、持续测试和透明共享，我们能够构建一个更加安全、可靠的AI未来，让这项技术真正造福人类社会。
