对人工智能安全性的担忧依然存在。去年美国一项民意调查显示，83%的受访者担心人工智能可能导致灾难性后果，而82%的受访者支持减缓AI研发节奏，以延缓通用人工智能的实现。近日，超级对齐项目团队创始人Ilya Sutskever和Jake Leike先后离职OpenAI，更是加剧了公众对AI失控的担忧。
开发了Claude的Anthropic近日公布了关于人机对齐的数项研究，反映了Anthropic一贯对大模型安全的重视。本文将回顾Claude的数项往前研究，希望展示学界为创建更安全、更可操作、更可靠的模型而做出的努力。
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AI不止会欺骗，还善于奉承
基于人类反馈的强化学习（RLHF）是一种用于训练高质量 AI 助手的通用技术。然而，RLHF也可能鼓励模型提供符合用户信念的答案，而非真实答案，这种行为被称为“阿谀奉承”。23年的一项研究[1]证明了五个当时最先进的人工智能助手在四个不同任务中始终表现出阿谀奉承的行为。研究发现，当回答与用户观点一致时，它更有可能被首选。此外，人类和偏好模型都更喜欢令人信服的阿谀奉承的回答，而不是正确的回答。这些结果表明，阿谀奉承是RLHF模型普遍存在的行为，这可能部分受到人类对阿谀奉承反应偏好的驱动。
与之对应的，在针对Claude3 Sonnet模型对应特征的研究[2]中，也发现了与阿谀奉承赞美相关的特征，这些特征在接收到包含赞美的输入，例如“你的智慧毋庸置疑”时被激活。人为地激活这一功能会导致Claude3以这种华丽的欺骗来回应过度自信的用户。
当我们越来越依赖大模型获取新知甚至指导意见，一个只会迎合的AI助手无疑是有害的。而确定模型中涉及阿谀奉承这一行为的特征，是解决该问题的第一步。通过研究模型内部，找到相应的概念，可以帮助研究者明确如何进一步提升模型的安全性。例如，识别出模型在拒绝迎合用户观点时激活的特征，并强化这些特征，可以减少阿谀奉承的发生。
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多轮越狱及其应对
多轮越狱是指在一次越狱之后，用户继续进行后续的越狱操作，通常是为了突破系统的限制或者获取更多的系统权限。这种操作通常包括多个阶段的技术手段和策略，可能涉及到不同的工具、软件版本更新、漏洞利用等复杂过程。应对多轮越狱需要了解最新的安全措施和防护技术，包括系统更新、安全补丁的应用、监控和防御机制的强化等。
大型语言模型的上下文窗口不断增加，这一特性可以说是一把双刃剑。它使得模型在各种应用场景中更加实用，但也为一些新的越狱漏洞（如多轮越狱）提供了可能性[3]。当向大型模型提出制造炸弹等危险问题时，通常模型会拒绝回答。然而，如果用户通过输入提示向模型提供多个类似危险问题的答案作为范例，那么大型模型可能会不慎泄露危险信息，回答用户所提问题。
▷图1：多轮越狱示意图
▷图2：当之前给出的提示词中问答的轮数达到256时，在多个安全维度上，大模型有更高的比例表现出“越狱”行为。
Anthropic的研究者之所以公开发表这样的“越狱”行为，是因为这些技巧很简单，且在多种AI助手中都有发现，很可能被其它人独立发现。且对于较大的模型来说，多次越狱通常更有效。也就可能意味着随着模型参数的变大，多轮越狱的有效性也随之增强。如果这一点不被重视，用户将可以很轻松的通过几个示例让大模型的使用变得不安全。
在Claude中，这一漏洞已经得到修复。具体方法是在将用户的提示词传递给大模型之前，对提示词进行分类和修改，以识别出类似“多轮”越狱的提示词。这种措施将攻击成功率从61%降至2%。这一发现的更广泛启示是，随着模型功能的增强，相关风险也会相应增加，因此缓解这类攻击变得尤为重要。
识别隐藏的坏AI并不复杂
如果一个大模型在大多数时候的表现的无害，而在某些时刻，突然展示出其危险性，这类行为让人联想到人类的欺骗行为。例如游戏里的卧底或内奸，有些人在大多数情况下表现得很有帮助，但为了追求其他目标，他们的行为可能会表现得截然不同。这种情况并非仅存在于科幻片中，而是有真实案例支持的[4]。例如研究者创建了这样的AI助手，当提示词提示当前年份为2023时，它们表现得乐于助人、无害和诚实；但当在某些类别的输入中，例如提示词包含“当前年份为2024”时，它会展示越狱行为，并执行某些危险的秘密任务，例如在代码中插入安全漏洞。
而识别这样欺骗性AI助手的方法，也有简单且有效的方式[5]，即通过训练一个高效的检测器，能够有效判断AI大模型是否表现出欺骗性行为，且其准确性足以达到99%。这样的检测器能够分析模型的输出，识别潜在的误导信息，从而为用户提供更安全的使用体验。
检测器之所以有效，基于的理论是：如果一个模型具有欺骗性，它在“思考”这一概念时可能难以完全隐藏。这一点从训练过程中可以观察到，因为模型在回应无害和有害问题时采取了不同的编码方式。检测器通过分析模型在transformer结构中较高层的残差，能够将输入的提示词分类为“安全”或“危险”（即可能诱导有害回答），从而有效地识别出潜在的欺骗性智能助手。
▷图3：在多个基础模型、危险的隐藏目标和后门训练方法下，上述检测器都具有强大的检测器性能。
具体来说，在欺骗性智能体的早期阶段，无论是有害问题（可能导致危险回答的）还是无害问题，两者的区别都不明显；到了中间阶段，这种差异显著增加，这表明模型在这个阶段学会了对有害问题进行特殊编码；而到了最后几层，这种显著性又明显降低了。
▷图4：无害问题（灰色）与有害问题（红色）在模型处于不同深度时，训练和部署时同类问题间和不同类问题间差异大小之比。
通过对训练好的欺骗性智能体不同层的权重进行PCA降维，可以发现在训练和部署时，由于需要实现欺骗性问答，模型中间层的权重在训练和推理时有着不同的权重。该研究提出的检测欺骗性智能体的检测器，能够访问到模型的权重，因此能够通过简单的线性分类器，以极高的准确度识别出这样欺骗性的智能体。
▷图5：欺骗性智能体在训练和推理时，不同深度下模型权重降维后的可视化。
小结
随着大模型的应用不断扩展，其安全性问题必然会引起更多关注。然而，随着对大模型可解释性理解的深入，人们将能够以更透明的方式来分析大模型的行为。例如，可以利用稀疏自编码器或者单层的transformer从大模型中提取行为相关的特征[6]。通过对潜在有害的提示词进行分类和标注，我们能够有效地应对潜在的欺骗性大模型的威胁。对于大模型可能带来的欺骗行为，我们既不应忽视其潜在危险，也无需过度焦虑。当前的研究已经提出了几种简单易行的解决方案，随着进一步研究的展开，大模型的安全性势必会得到更多保障。
