在人工智能技术快速发展的今天，确保AI系统的安全性和可靠性已成为行业面临的重大挑战。本文将深入探讨Anthropic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系统的安全防御能力。
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独特优势。Anthropic与CAISI和AISI的合作始于初步咨询，但逐渐演变为持续性的伙伴关系，这些政府团队获得了Anthropic系统在模型开发各阶段的访问权限，能够持续测试其安全性。
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专业知识，这些能力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。这种独特的技术视角为AI安全评估提供了宝贵的外部视角。
"与独立外部专家合作识别AI系统漏洞是Anthropic安全方法的核心部分，对于防止可能导致现实世界伤害的模型滥用至关重要。"这一理念驱动了整个合作框架的建立，形成了政府与科技企业协同创新的良性循环。
漏洞发现与防御强化的实践
通过合作，双方已经发现了关键漏洞，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，每个组织在部署前都评估了Anthropic的宪法分类器(Constitutional Classifiers)的多个迭代版本，这是一种用于发现和防止越狱(jailbreaks)的防御系统。
宪法分类器的测试与改进
Anthropic向CAISI和AISI提供了多个早期版本的宪法分类器，并随着改进持续提供最新系统的访问权限。双方共同对这些分类器进行了压力测试，政府红队人员发现了从部署前到部署后的各种漏洞，而Anthropic技术团队则利用这些发现强化安全措施。
具体漏洞发现与应对
合作过程中发现的多种漏洞类型及其应对措施包括：
提示注入漏洞的发现：政府红队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(如虚假声称已完成人工审查)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：红队人员开发了一种复杂的通用越狱方法，通过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。
基于密码学的攻击识别：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任何编码方式伪装的有害内容。
输入输出混淆攻击：发现使用针对特定防御的复杂混淆方法开发的通用越狱，例如将有害字符串分解为更广泛背景中看似无害的组件。识别这些盲点使过滤机制能够进行针对性改进。
自动化攻击优化：构建新的自动化系统，逐步优化攻击策略。他们最近使用此系统通过迭代效果较差的越狱方法生成了有效的通用越狱，Anthropic正利用这些发现改进安全措施。
评估与风险方法论
除了识别特定漏洞，CAISI和AISI团队还帮助强化了Anthropic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，对于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具有宝贵价值。
有效合作的关键经验
合作经验揭示了与政府研究及标准机构有效互动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，给予政府红队人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：
部署前安全保护原型：测试人员可以在系统上线前评估和迭代保护系统，在安全措施部署前识别弱点。
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模型，覆盖整个保护范围。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。
详尽文档和内部资源：向值得信赖的政府红队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(包括具体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，而非盲目搜索弱点。
实时安全数据加速漏洞发现：给予政府红队人员分类器分数的直接访问权限，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，发现更复杂的漏洞。在关键阶段，Anthropic与合作伙伴保持了每日沟通渠道和频繁的技术深度交流。
互补方法提供更强大安全
CAISI和AISI评估与更广泛的生态系统协同工作。公共漏洞赏金计划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。这种多层策略有助于确保同时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能力的进步，对缓解措施独立评估的作用日益重要。令人鼓舞的是，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，更广泛地分享他们的经验。
行业启示与建议
基于Anthropic与政府机构的合作经验，我们可以提炼出对AI行业的几点启示：
建立开放透明的合作机制：科技企业应主动与政府安全机构建立合作通道，共享技术信息，共同测试系统安全性。
重视多层次安全评估：结合内部测试、政府评估和公众参与的漏洞赏金计划，形成全方位的安全防护网。
持续迭代改进安全架构：安全不是一蹴而就的，需要根据新发现的漏洞不断调整和优化防御策略。
投资专业安全团队建设：培养具备攻击思维的安全专家，从攻击者视角发现系统弱点。
推动行业安全标准制定：通过合作经验推动形成行业普遍接受的AI安全评估标准和最佳实践。
随着AI技术的不断演进，政府与科技企业的合作模式将继续发挥关键作用。这种合作不仅能够提升单个系统的安全性，还能推动整个行业安全水平的提升，为构建更安全、更可靠的AI生态系统奠定基础。
