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全球关注的焦点。2025年，Anthropic公司宣布与美国AI标准与创新中心(CAISI)和英国AI安全研究所(AISI)建立深度合作，共同提升AI系统的安全防护能力。这一合作不仅标志着AI安全领域公私合作模式的创新突破，也为整个行业树立了安全治理的新标杆。
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提升AI系统安全性的政府机构展开了密切合作。这种自愿性的合作最初仅限于初步咨询，但随着时间的推移，已发展为持续性的伙伴关系。CAISI和AISI团队获得了Anthropic在模型开发各阶段系统的访问权限，使其能够持续测试我们的系统，发现潜在的安全隐患。
政府机构在这项合作中展现出独特优势，特别是在网络安全、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系统漏洞是Anthropic安全方法的核心组成部分，对于防止模型可能造成的现实世界危害至关重要。这种合作模式打破了传统技术公司与政府机构之间的壁垒，为AI安全治理开创了新路径。
漏洞发现与安全强化
宪法分类器的全面测试
此次合作已经取得了重要发现，帮助Anthropic强化了防止模型恶意使用的工具。根据与CAISI和AISI的协议，两家机构在部署前评估了Anthropic宪法分类器的多个迭代版本——这是一种用于识别和防止监狱突破(defense system)的防御系统，针对Claude Opus 4和4.1等模型，以帮助识别漏洞并构建强大的安全防护措施。
宪法分类器测试过程
Anthropic向CAISI和AISI提供了宪法分类器的几个早期版本，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，而我们的技术团队则利用这些发现加强安全措施。
关键漏洞类型与应对
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（如虚假声称已经过人工审核）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监狱突破方法，通过规避标准检测方式将有害交互编码。这一发现促使我们从根本上重构安全架构，以解决底层漏洞类别，而非仅仅修补单个漏洞。
基于密码的攻击识别
使用密码、字符替换和其他混淆技术对有害请求进行编码，以逃避分类器检测。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式的伪装有害内容。
输入和输出混淆攻击
发现了针对Anthropic特定防御的通用监狱突破方法，使用复杂的混淆技术，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。识别这些盲点使过滤机制能够进行针对性改进。
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。最近，他们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，Anthropic正利用这一发现改进安全措施。
评估与风险方法论
除了识别特定漏洞外，CAISI和AISI团队还帮助强化了Anthropic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
通过与CAISI和AISI的合作，Anthropic学到了关于如何有效与政府研究和标准机构互动以提高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，向政府红队人员提供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：
部署前安全防护原型
测试人员能够在安全措施上线前评估和迭代保护系统，在部署前识别弱点。
多种系统配置
Anthropic提供了从完全无保护版本到具有全面安全防护模型的保护范围。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
Anthropic向受信任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（包括特定的禁止请求和评估标准）。这种透明性帮助团队针对高价值测试领域开展工作，而非盲目搜索弱点。 实时安全数据加速漏洞发现
Anthropic向政府红队人员提供了分类器评分的直接访问权限，使他们能够完善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，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的安全保障
CAISI和AISI的评估与Anthropic更广泛的生态系统协同工作。公共漏洞悬赏计划从广泛的人才库中产生大量多样化的漏洞报告，而专业专家团队则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确保我们既能捕获常见漏洞，也能应对复杂的边缘情况。
持续合作的未来展望
开发强大而有益的AI模型不仅需要技术创新，还需要行业与政府之间新型合作形式的建立。Anthropic的经验表明，当技术团队紧密合作以识别和应对风险时，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日益重要。Anthropic欣喜地看到其他AI开发者也在与这些政府机构合作，并鼓励更多公司加入并更广泛地分享他们的经验教训。
这种合作模式的价值不仅体现在技术层面，更在于它为AI安全治理提供了新的框架。通过政府机构的专业知识和私营企业的技术创新相结合，我们能够建立更加全面、有效的AI安全体系。这种模式不仅适用于Anthropic，也为整个AI行业提供了可借鉴的经验，有助于推动全球AI安全标准的建立和完善。
行业影响与启示
Anthropic与美英政府机构的合作模式为AI行业提供了重要启示。首先，它证明了公私合作在AI安全领域的巨大潜力，通过结合政府机构的监管视角和企业的技术优势，能够更全面地识别和应对AI安全风险。
其次，这种合作模式强调了透明度和开放性的重要性。通过向政府机构提供系统访问权限和详细文档，Anthropic不仅提高了安全测试的效果，也增强了公众对AI安全措施的信任。
最后，这种合作模式为AI安全治理提供了新的思路。传统的自上而下或自下而上的监管模式各有局限，而公私合作则能够兼顾技术创新与安全监管，实现双赢。
随着AI技术的不断发展，安全挑战也将日益复杂。Anthropic与CAISI、AISI的合作经验表明，只有通过持续、深入的合作，才能构建足够强大的安全防护体系，确保AI技术的健康发展。
结语
Anthropic与美国CAISI和英国AISI的合作代表了AI安全领域的重要进步。通过政府机构的专业知识和私营企业的技术创新相结合，双方不仅发现了关键漏洞并强化了安全措施，更重要的是建立了一种可持续的合作模式，为整个行业提供了可借鉴的经验。
在AI技术快速发展的背景下，这种公私合作模式对于确保AI系统的安全性和可靠性至关重要。它不仅有助于防范潜在的AI风险，也能增强公众对AI技术的信任，为AI技术的健康发展创造有利环境。
随着更多AI公司加入这种合作模式，我们有理由相信，全球AI安全标准将不断完善，AI技术将在保障安全的前提下，为人类社会带来更大的价值。Anthropic与CAISI、AISI的合作只是一个开始，未来这种模式有望在全球范围内推广，共同构建一个更加安全、可靠的AI未来。
