文章摘要
【关 键 词】 AI安全、红队测试、强化学习、数据合成、模型优化
OpenAI最近发布了两篇关于其前沿模型如o1、GPT-4、DALL-E 3的安全测试方法的论文，旨在为开发人员提供开发安全、可靠AI模型的参考。这些测试方法强调AI与人类的协作，其中人类提供先验知识和指导，而AI提供数据支持和分析结果。
在红队测试中，OpenAI采用了生成多样化攻击和多步骤强化学习的方法。这一过程包括定义攻击目标和范围，利用现有数据集和少量样本提示生成攻击目标，以及训练强化学习模型生成有效攻击。为了评估攻击是否成功，OpenAI采用了基于规则的RBRs奖励机制，这是一种自动化生成的奖励函数，能够根据特定目标评估模型输出是否符合攻击目标。
OpenAI在选择红队成员时注重专业背景、多样性和独立性，确保测试覆盖广泛的视角和应用场景。红队成员需要访问特定版本的模型或系统、接口和文档，以及专门的测试环境。OpenAI还提供了详细的测试指导和培训材料，包括测试目标和范围、测试方法和工具、案例分析和最佳实践。
手动测试是红队测试的传统方法，红队成员通过人工构造提示和交互，模拟对抗性场景，评估模型的输出。OpenAI在手动测试中关注风险类型、严重程度和基线对比。测试结果的记录和分析对于发现模型在不同场景下的表现和提出改进建议至关重要。
完成红队测试后，OpenAI会确定哪些例子受现有政策的约束，如果没有现行政策适用，则需要决定是否创建新政策或修改期望的模型行为。数据合成和对齐的过程包括将红队测试中发现的例子与现有政策进行比对，评估其是否违反了政策。OpenAI在每次红队测试结束后，都会对测试结果进行详细的分析和总结，提出改进建议，并将其应用于模型的后续训练和优化中，以不断改进模型的鲁棒性和安全性。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 2965字 | 12分钟 ]
【原文作者】 AIGC开放社区
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
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