AI安全新纪元:政府与科技巨头联手打造更可靠的防御系统

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在人工智能技术飞速发展的今天,如何确保AI系统的安全性已成为行业面临的核心挑战。随着AI模型能力的不断提升,潜在的滥用风险也随之增加。在这一背景下,Anthropic与美国AI标准和创新中心(CAISI)及英国AI安全研究所(AISI)的合作模式为整个行业提供了宝贵的经验。本文将深入探讨这种公私合作如何有效提升AI系统的安全性,揭示政府机构在AI安全评估中的独特价值,以及这种合作模式带来的关键经验与启示。

政府机构在AI安全中的独特价值

在过去的一年里,Anthropic与美国AI标准和创新中心(CAISI)及英国AI安全研究所(AISI)建立了紧密的合作关系。这些政府机构专门负责评估和提升AI系统的安全性,而我们的合作从最初的咨询逐渐发展为持续性的伙伴关系。CAISI和AISI团队获得了我们在模型开发各阶段系统的访问权限,使他们对我们的系统进行持续测试成为可能。

政府机构在AI安全工作中具有独特的能力,特别是在国家安全相关领域拥有深厚的专业知识,包括网络安全、情报分析和威胁建模。这些专业知识结合机器学习技术,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,对于防止可能造成现实世界伤害的模型滥用至关重要。这种合作模式不仅丰富了安全评估的视角,也为AI行业树立了新的安全标准。

漏洞发现与应对:合作成果分析

这种合作已经带来了重要发现,帮助我们加强了防止模型恶意使用的工具。根据与CAISI和AISI各自的协议,每个组织在我们部署前对多个版本的宪法分类器进行了评估——这是我们用来发现和防止监狱突破的防御系统,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。

宪法分类器测试

我们向CAISI和AISI提供了宪法分类器的几个早期版本,并随着改进继续提供对我们最新系统的访问。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安全措施。这些漏洞包括:

  • 揭示提示注入漏洞: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欺骗模型,使其执行系统设计师未预期的行为。测试人员发现,特定注释(如虚假声明已经过人工审查)可以完全绕过分类器检测。我们已经修补了这些漏洞。

  • 压力测试安全架构:他们开发了一种复杂的通用监狱突破方法,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。

  • 识别基于密码的攻击: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。这些发现推动了我们检测系统的改进,使其能够识别和阻止伪装的有害内容,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监狱突破,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针对性地改进过滤机制。

  • 自动化攻击优化:构建新的自动化系统,逐步优化攻击策略。他们最近使用该系统通过从效果较差的监狱突破迭代产生了一个有效的通用监狱突破,我们正在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 enables 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:测试人员可以在保护系统上线前评估和迭代,识别安全措施部署前的弱点。

  • 多种系统配置:我们提供了跨越保护范围的各种模型,从完全不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。

迭代测试允许复杂漏洞发现

尽管单次评估具有价值,但持续合作使外部系统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,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评估与我们的更广泛生态系统协同工作。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识别需要深厚技术知识才能发现的复杂、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。

持续合作与行业影响

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,当技术团队密切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的经验。

这种合作模式不仅提升了Anthropic系统的安全性,也为整个AI行业树立了新的标准。它展示了政府机构与科技公司如何能够携手合作,共同应对AI安全挑战,确保AI技术的发展既创新又安全。

未来展望

展望未来,这种公私合作模式有望在AI安全领域发挥更加重要的作用。随着AI技术的不断进步,安全挑战也将变得更加复杂。政府机构在国家安全、网络安全和威胁评估方面的专业知识,与科技公司在AI模型开发和技术实现方面的专长相结合,能够创造出更全面、更有效的安全解决方案。

我们预计,随着更多AI公司加入这种合作模式,整个行业的安全标准将不断提高。同时,这种合作也将促进更透明、更负责任的AI开发实践,为AI技术的健康发展奠定基础。

结论

Anthropic与美国CAISI和英国AISI的合作经验表明,政府机构与科技公司之间的紧密合作是提升AI系统安全性的有效途径。通过全面模型访问、迭代测试和互补性方法,这种合作模式能够发现和解决复杂的AI安全漏洞,为整个行业提供宝贵的经验。

随着AI技术的不断发展,这种公私合作模式将在确保AI系统安全性和可靠性方面发挥越来越重要的作用。我们鼓励更多AI公司加入这种合作,共同推动AI安全标准的提升,为AI技术的健康发展贡献力量。