OpenAI 有效第三方評估的優先事項與原則
摘要
OpenAI 發布了一個框架，定義了四個優先評估領域——安全案例審查、保障措施評估、能力與對齊測試，以及錯位事件調查——以及八項指導原則，以確保第三方評估具有獨立性、嚴謹性和可操作性。
優先領域 1 – 安全案例的獨立評估
結論： 獨立審查者必須評估支持 OpenAI 在訓練、評估、內部部署和外部部署中的安全主張的證據。
- 評估者需要具備對齊、控制方法、網路安全和濫用領域（生物、化學等）的專業知識。
- 審查應驗證在模型開發和部署期間是否遵循了安全案例的條件。
- 評估者必須檢查安全案例是否解決了最緊迫的已識別風險，並找出任何差距。
- 評估包括訓練中可能獎勵欺騙、駭客攻擊或規避限制的激勵措施是否得到有效緩解。
優先領域 2 – 關鍵保障措施的評估
結論： 第三方應在現實條件下測試 OpenAI 保障措施堆疊的穩健性——包括模型層級、執行和安全性保障。
- 使用「灰盒」存取，評估者必須針對對抗性攻擊（例如越獄）和高風險領域（如網路和生物）中的能力提升來探測保障措施。
- 授權測試應檢查與網路防禦（存取控制、沙箱、偵測和回應系統）的互動，以識別失敗。
- 審查必須識別錯位監控器的差距，並評估思維鏈監控在模型改進時的可靠性。
- 保障措施必須在訓練、評估和部署中一致應用，並與模型能力相稱。
優先領域 3 – 能力與對齊評估的評估
結論： 評估必須持續涵蓋 Preparedness 風險類別（化學、生物、網路安全、AI 自我改進）和嚴重錯位風險。
- 評估者應驗證評估閾值是否符合定義的風險閾值，並在模型超越現有基準時更新。
- 新測試必須有意義地衡量先進能力，而不是重複飽和的評估。
- 對齊評估需要捕捉嚴重的錯位行為，並突出任何缺失的風險維度。
優先領域 4 – 關鍵錯位事件的獨立調查
結論： 對錯位事件的獨立取證調查提供了保障措施失敗的證據，並為未來安全案例提供資訊。
- 調查需要網路取證、對齊分析、大規模思維鏈檢查和快速回應能力的專業知識。
- 可能需要存取敏感的內部和第三方數據，並採取適當的保密措施。
- 調查結果應闡明事件的根本原因，並評估現有保障措施是否能緩解類似未來事件。
有效評估的原則
結論： 評估必須有明確範圍、透明、安全，並產生可操作的建議。
- 明確範圍和雙方同意的主張 – 實驗室和評估者都預先註冊安全主張，並定義範圍內的事項；範圍外的事項需記錄並說明理由。
- 相稱的存取權限 – 評估者獲得最低必要的數據和系統存取權限，尊重法律、安全和智慧財產權限制；可接受的替代隱私保護機制。
- 透明的方法和標準 – 方法、標準和不確定性完全揭露；在缺乏標準的情況下，評估者需證明其選擇的指標合理。
- 專業知識和獨立性 – 評估者展示相關技術專業知識，並揭露利益衝突；薪酬結構不得偏頗結果。
- 安全和保密 – 健全的資訊安全實踐保護智慧財產權和敏感數據；必要時，評估可在公司控制的設備上進行。
- 可操作的發現和補救時間 – 報告識別具體差距，提供詳細的補救指導，並允許實驗室在公開發布前有合理時間解決問題。
- 負責任的發布 – 報告盡可能公開分享，同時刪除真正敏感的資訊；刪除政策透明，並註明任何實質性遺漏。
未來展望
結論： OpenAI 將繼續培育多元化的獨立評估者生態系統，並在國際安全標準上合作。
- OpenAI 承諾支持四個優先領域的更深入評估，並通過私營治理和未來立法完善共享標準。
- 沒有單一評估者能涵蓋所有前沿安全問題；協作、多評估者的方法至關重要。
- 與多個第三方組織的持續對話旨在使提案與概述的優先事項和原則保持一致。
此摘要反映了 OpenAI 截至 2026 年 9 月 22 日公開發布的第三方評估優先事項和原則。