在人工智能领域，安全性始终是至关重要的话题。Anthropic 公司最近宣布激活 AI 安全等级 3 (ASL-3) 保护措施，这标志着他们在确保其 AI 模型（特别是 Claude Opus 4）安全性和负责任部署方面迈出了重要一步。本文将深入探讨 ASL-3 的具体内容、实施原因以及对 AI 安全领域的意义。
ASL-3：更高水平的安全防护
Anthropic 的“责任扩展策略”（RSP）是其 AI 安全框架的核心。该策略定义了不同安全级别的标准，并根据 AI 模型的潜在风险，规定了相应的部署和安全措施。ASL-3 代表了比以前的 ASL-2 更高的安全级别，主要针对以下两个方面：
- 部署措施：旨在限制 AI 模型被滥用于开发或获取化学、生物、放射性和核武器 (CBRN)。
- 安全控制：旨在防止模型权重被盗，因为模型权重是 AI 智能和能力的关键。
ASL-3 的实施意味着 Anthropic 正在采取更强有力的措施来防止其 AI 模型被恶意利用，尤其是在 CBRN 武器开发等高风险领域。
激活 ASL-3 的原因
值得注意的是，Anthropic 尚未完全确定 Claude Opus 4 是否已达到需要 ASL-3 保护的“能力阈值”。相反，他们采取了一种预防性方法，因为他们意识到 Claude Opus 4 在 CBRN 相关知识和能力方面的持续改进，使得完全排除 ASL-3 风险变得更加困难。因此，他们决定主动激活 ASL-3 保护，以便更详细地研究模型的风险水平。
这种做法符合 Anthropic 的 RSP，该策略允许公司在不确定是否绝对需要更高标准的情况下，谨慎地部署具有更高标准的模型。通过主动实施 ASL-3 安全和部署标准，Anthropic 可以在实际操作中学习，并迭代改进其防御措施，同时最大限度地减少对用户的潜在影响。
部署措施的具体内容
ASL-3 部署措施主要集中在防止模型协助执行 CBRN 武器相关任务，特别是协助完成端到端的 CBRN 工作流程。这包括限制“通用越狱”，即允许攻击者绕过安全措施并持续提取 CBRN 相关信息的系统性攻击。
Anthropic 采取了三管齐下的方法来应对这些威胁：
- 提高系统越狱难度：通过实施“宪法分类器”，对模型输入和输出进行实时监控，并阻止有害的 CBRN 信息。
- 检测越狱行为：建立更广泛的监控系统，包括漏洞赏金计划和威胁情报合作伙伴关系，以及离线分类系统，以快速识别和响应潜在的通用越狱。
- 迭代改进防御：通过生成合成越狱数据来训练新的分类器，从而快速修复已发现的越狱漏洞。
这些措施都需要持续改进，以提高其有效性，并减少对合法查询的潜在影响。然而，它们代表了在防御 AI 能力被灾难性滥用方面的重要进展。
安全控制的具体内容
ASL-3 的安全控制主要集中在保护模型权重，防止未经授权的访问。Anthropic 实施了 100 多种不同的安全控制措施，将预防性控制与检测机制相结合，主要针对来自复杂非国家行为者的威胁。这些控制措施包括：
- 模型权重访问的双重授权
- 增强的变更管理协议
- 通过二进制允许列表实现的端点软件控制
此外，Anthropic 还实施了初步的出口带宽控制，限制数据从安全计算环境（模型权重所在位置）流出。通过限制出站网络流量的速率，这些控制可以利用模型权重的大小来创建安全优势。当检测到潜在的模型权重泄露时，安全系统可以阻止可疑流量。
实施出口带宽控制有助于 Anthropic 了解和管理数据在其内部系统之外的流动方式，从而提高其检测和响应能力。Anthropic 正在不断改进其安全控制的覆盖范围和成熟度，并始终考虑不断变化的威胁形势。
评估 AI 模型的危险能力
评估 AI 模型的危险能力是一项具有挑战性的任务，尤其是在模型接近令人担忧的阈值时。Anthropic 强调，确定此类模型的安全状态需要更长的时间，并且需要进行战略性的风险评估。正如 Anthropic 在其前沿红队评估中所述，AI 模型的战略预警风险评估需要仔细考虑多个因素，包括：
- 模型能力：模型在各种任务上的表现如何？
- 对齐：模型的目标与人类价值观的一致程度如何？
- 可解释性：我们是否理解模型做出决策的原因？
- 可转移性：模型的能力是否可以转移到其他领域？
- 可扩展性：模型的能力是否可以随着时间的推移而扩展？
通过回答这些问题，我们可以更好地了解 AI 模型的潜在风险，并采取适当的缓解措施。
Anthropic 的持续努力
Anthropic 强调，应用何种部署和安全措施来保护前沿 AI 模型的问题远未解决。他们将继续进行内省、迭代和改进。在 ASL-3 标准下运营的实践经验将帮助他们发现新的、意想不到的问题和机遇。
Anthropic 将继续与 AI 行业的其他公司、Claude 用户以及政府和民间社会的合作伙伴合作，以改进其保护模型的方法。他们希望其详细报告能够帮助 AI 行业的其他公司实施类似保护措施，并帮助所有人为更有能力的 AI 所带来的机遇和挑战做好准备。
ASL-3 的意义
Anthropic 激活 ASL-3 保护措施代表了 AI 安全领域的一个重要里程碑。通过采取积极主动的方法并实施更高级别的安全控制，Anthropic 正在为负责任地开发和部署 AI 模型树立榜样。ASL-3 的实施表明，Anthropic 致力于确保其 AI 模型不会被滥用于有害目的，并致力于保护社会免受潜在风险。
案例分析：通用越狱的防范
通用越狱是指攻击者利用 AI 模型的漏洞，绕过安全措施并提取有害信息的情况。例如，攻击者可能会试图诱导 AI 模型提供有关如何制造 CBRN 武器的详细说明。ASL-3 部署措施旨在通过以下方式防止此类攻击：
- 宪法分类器：实时监控模型输入和输出，识别并阻止有害的 CBRN 信息。例如，如果用户试图询问有关如何合成沙林毒气的问题，宪法分类器将检测到此请求并阻止模型提供答案。
- 漏洞赏金计划：鼓励安全研究人员和公众参与测试 AI 模型的安全性，并报告任何发现的漏洞。这有助于 Anthropic 及时发现和修复潜在的通用越狱。
- 合成越狱数据：通过生成类似于已发现的越狱的合成数据，Anthropic 可以训练新的分类器来更好地识别和阻止此类攻击。
数据佐证：出口带宽控制的有效性
出口带宽控制是一种安全措施，旨在限制数据从安全计算环境流出。通过限制出站网络流量的速率，这些控制可以利用模型权重的大小来创建安全优势。以下是一些数据佐证，说明了出口带宽控制的有效性：
- 模型权重大小：大型 AI 模型的权重可能达到数百 GB 或数 TB。这使得通过标准网络连接快速提取模型权重变得非常困难。
- 带宽限制：通过将出口带宽限制设置为较低的水平，Anthropic 可以确保即使攻击者成功入侵其系统，也无法在不被检测到的情况下提取模型权重。
- 警报和响应：当检测到异常带宽使用情况时，安全系统可以发出警报并自动阻止可疑流量。这有助于防止模型权重被盗。
结论
Anthropic 激活 ASL-3 保护措施是 AI 安全领域的一个重要进展。通过采取积极主动的方法并实施更高级别的安全控制，Anthropic 正在为负责任地开发和部署 AI 模型树立榜样。ASL-3 的实施表明，Anthropic 致力于确保其 AI 模型不会被滥用于有害目的，并致力于保护社会免受潜在风险。随着 AI 技术的不断发展，我们必须继续关注安全问题，并采取适当的措施来减轻潜在风险。Anthropic 的 ASL-3 保护措施为 AI 安全领域提供了一个有价值的框架，可以帮助我们确保 AI 技术的安全和负责任使用。
