OpenAI 前沿第三方评估的优先事项与原则
TL;DR
OpenAI 发布了一个框架，定义了四个优先评估领域——安全论据审查、防护措施评估、能力与对齐测试，以及对齐偏差事件的调查——以及八项指导原则，以确保第三方评估具备独立性、严谨性和可操作性。
优先领域 1 – 安全论据的独立评估
结论： 独立评审人员必须评估支持 OpenAI 安全声明的证据，涵盖训练、评估、内部部署和外部部署各阶段。
- 评估人员需具备对齐、控制方法、网络安全以及滥用领域（如生物、化学等）的专业知识。
- 审查应验证模型开发和部署过程中是否遵循了安全论据的条件。
- 评估人员必须检查安全论据是否覆盖了最紧迫的已识别风险，并识别任何遗漏。
- 评估包括检查训练中的激励机制是否有效缓解了可能奖励欺骗、黑客攻击或规避限制的行为。
优先领域 2 – 关键防护措施的评估
结论： 第三方应通过现实条件测试 OpenAI 防护体系（包括模型级、执行和安全防护）的稳健性。
- 使用“灰盒”访问权限，评估人员必须针对对抗性攻击（如越狱）以及在网络安全和生物等高风险领域的能力提升进行探测。
- 授权测试应检查与网络安全防御（访问控制、沙箱、检测和响应系统）的交互，以识别故障点。
- 审查必须识别对齐偏差监控中的漏洞，并评估随着模型能力提升，思维链监控的可靠性。
- 防护措施必须在训练、评估和部署中一致应用，并与模型能力成比例。
优先领域 3 – 能力与对齐评估的评估
结论： 评估必须持续覆盖准备度风险类别（化学、生物、网络安全、AI 自我改进）和严重对齐偏差风险。
- 评估人员应验证评估阈值是否与定义的风险阈值一致，并在模型超越现有基准时及时更新。
- 新测试必须有意义地衡量先进能力，而非重复已饱和的评估。
- 对齐评估需要捕捉严重对齐偏差行为，并突出任何缺失的风险维度。
优先领域 4 – 关键对齐偏差事件的独立调查
结论： 对对齐偏差事件的独立取证调查可提供防护失效的证据，并为未来的安全论据提供依据。
- 调查需要具备网络安全取证、对齐分析、大规模思维链分析以及快速响应能力的专业知识。
- 可能需要访问敏感的内部和第三方数据，需采取适当的保密保障措施。
- 调查结果应明确事件的根本原因，并评估现有防护措施是否能缓解未来类似事件。
有效评估的原则
结论： 评估必须范围明确、透明、安全，并产生可操作的建议。
- 明确范围与双方共识的声明 – 实验室和评估人员需预先注册安全声明并定义评估范围；超出范围的项目需记录并说明理由。
- 适度的访问权限 – 评估人员获得完成任务所需的最小数据和系统访问权限，尊重法律、安全和知识产权限制；可接受替代的隐私保护机制。
- 透明的方法与标准 – 方法、标准和不确定性需完全披露；若无标准，评估人员需说明其选择的度量指标的合理性。
- 专业能力与独立性 – 评估人员需展示相关技术专长并披露利益冲突；补偿结构不得影响评估结果。
- 安全与保密性 – 采用严格的信息安全实践保护知识产权和敏感数据；必要时，可在公司控制的设备上进行评估。
- 可操作的发现与修复时限 – 报告需明确指出具体差距，提供详细的修复指导，并为实验室留出合理时间整改后再公开发布。
- 负责任的发布 – 报告应尽可能公开，同时对真正敏感的信息进行脱敏；脱敏政策需透明，并注明任何实质性遗漏。
未来之路
结论： OpenAI 将继续培育多元化的独立评估生态系统，并推动国际安全标准的协作制定。
- OpenAI 承诺在四个优先领域支持更深入的评估，并通过私有治理和未来立法不断优化共享标准。
- 单一评估人员无法覆盖所有前沿安全问题；协作的多评估人员方法至关重要。
- OpenAI 正与多个第三方组织持续沟通，以确保提案与所列优先事项和原则保持一致。
本摘要反映了 OpenAI 在 2026 年 9 月 22 日公开发布的第三方评估优先事项与原则。