Anthropic 概述紅隊測試 AI 系統的挑戰與最佳實務

簡要重點

Anthropic 發布了一份全面的概述，介紹其用於評估 AI 模型的紅隊測試技術，說明每種方法對安全的重要性、實際效益與障礙，以及政策制定者如何協助建立業界共通標準。

紅隊測試是什麼，以及為何需要標準

紅隊測試是一種對抗性測試流程，可在 AI 系統部署前揭露其漏洞。由於開發者目前採用多樣化的技術（常有不同實作方式），該領域缺乏比較安全成效的共同框架。Anthropic 主張，現在建立共享實務將有助於組織管理當前風險，並為未來更強大的模型做好準備。

領域專精的紅隊測試

政策脆弱性測試（信任與安全）

目的：針對高風險危害（如兒童安全、選舉完整性、極端化）進行定性、深入的測試。方法：與外部非政府組織（例如 Thorn、戰略對話研究所、全球反仇恨與極端主義計畫）合作，針對 Anthropic 使用政策對模型進行探測。效益：利用對複雜、情境特定威脅的專業知識。挑戰：與外部專家協調耗時；發現結果多為定性，難以量化。

前沿威脅紅隊測試（國家安全）

目的：評估可能影響國家安全的風險，聚焦於化學、生物、放射性、核能（CBRN）、資安與自主 AI 情境。方法：與領域專家合作，有時使用風險緩解措施被調整的非商業模型版本。效益：直接應對具重大影響的威脅模型。挑戰：需要取得敏感專業知識，可能需客製化模型設定。

多語言與多文化紅隊測試

目的：減少大多數測試的英語中心偏見，透過在其他語言與文化情境中評估模型來改善。方法：與新加坡資訊通訊媒體發展局（IMDA）及 AI Verify 基金會合作，在英語、泰米尔語、中文與馬來語中，針對本地相關議題進行測試。效益：提升代表性，並揭露語言特定的失敗模式。挑戰：合格的本地測試人員有限，且需具文化細膩的評估標準。

使用語言模型進行紅隊測試

自動化紅隊測試

目的：透過模型生成攻擊（紅隊）與另一模型以產生資料進行微調（藍隊），擴大對抗性測試規模。效益：能快速產生數千個測試案例，加速發現新攻擊向量。挑戰：自動化攻擊可能忽略細微、以人類為中心的傷害；若缺乏明確評估指標，紅隊/藍隊循環可能變成貓捉老鼠遊戲。

紅隊測試新模態

多模態紅隊測試（適用於 Claude 3）

目的：測試 Claude 3 的影像輸入功能，該模型可分析照片、草圖與圖表，但不產生影像。方法：內部信任與安全團隊與外部合作夥伴評估模型對有害視覺與文字輸入的拒絕行為。效益：在部署前識別新型風險，例如影像詐騙、兒童安全違規與極端內容。挑戰：多模態評估需新的工具與專業知識，與純文字測試不同。

開放式、通用型紅隊測試

社群紅隊測試

目的：從受控的群眾工作者群體中收集多樣的攻擊想法，不預設特定威脅類別。效益：涵蓋廣泛的傷害類型，反映真實使用者判斷。挑戰：僅限於研究環境；攻擊品質與一致性取決於工作者專業程度。

社群紅隊測試（例如 DEF CON AI Village、GRT Challenge）

目的：吸引廣泛參與者（包括非技術背景者）測試公開釋出的模型。效益：激發創意、擴大參與，並揭露意外的失敗模式。挑戰：在大型、異質的參與者群體中管理安全、資料隱私與可重現性。

從定性紅隊測試到量化評估

Anthropic 描述了一個迭代流程：

定性探測 – 專家定義威脅模型並執行臨時攻擊。
標準化 – 紅隊人員優化輸入，以更可靠地引發有害行為。
自動化 – 語言模型生成成功攻擊的大規模變體。
評估 – 自動化套件提供量化指標，回饋至模型微調。此工作流程已應用於前沿威脅與選舉完整性測試，並計畫擴展至更廣泛的威脅模型。

政策建議：促進穩健紅隊測試生態系

資助標準發展 – 支持 NIST 等機構制定安全 AI 紅隊測試的技術指南。
支援獨立測試機構 – 資助政府與非營利組織，使其能與開發者合作進行領域專精風險評估。
建立專業紅隊測試市場 – 鼓勵符合共通技術標準的公司取得認證計畫。
強制第三方存取 – 要求 AI 公司允許經審核的外部團體在安全條件下進行紅隊測試。
將紅隊測試與擴張政策掛鉤 – 將釋出更大模型的能力與可證明的紅隊測試成果及負責任擴張承諾連結。

結論

Anthropic 的分析顯示，單一紅隊測試方法無法應對所有 AI 安全挑戰。結合領域專家、自動化、多模態與社群方法，並從定性洞察轉向量化指標，將為可重現、可擴展的安全測試提供一條可行之路。政策制定者與產業利益相關者可透過資助標準、支援獨立測試者，以及制度化認證與透明度要求，加速此進程。