Безопасность и синхронизация

Безопасность и синхронизация — ключевые аспекты разработки AI-систем, которые обеспечивают их соответствие человеческим ценностям и заданным спецификациям. В Anthropic эта работа включает в себя разработку политик использования моделей, обучение моделей на основе конституционного AI и RLHF, а также применение runtime-контролей. Цель этих мер — создание ассистента, который будет полезным, честным и безвредным, при этом строго следуя инструкциям оператора и пользователя.

Responsible Scaling Policy в Anthropic связывает развертывание моделей с оценкой их способностей и уровня безопасности AI (AI Safety Levels, ASL). Это позволяет компании оценивать и контролировать риски, связанные с использованием AI, и обеспечивает прозрачность процесса для всех заинтересованных сторон. Кроме того, Anthropic публикует исследования по выравниванию (alignment), карточки моделей и системных карточках, чтобы фиксировать прогресс и обеспечивать общественный контроль.

Как это работает

Безопасность и синхронизация включают в себя комплекс мер, направленных на обеспечение того, чтобы AI-системы действовали в соответствии с заданными ценностями и спецификациями. Концепция конституционного AI предполагает обучение модели против написанного набора принципов, что позволяет модели понимать и соблюдать эти принципы. Red-teaming — это процесс попытки сломать модель и последующего патчинга, чтобы улучшить её устойчивость к атакам. Responsible scaling policies включают оценку способностей моделей и установку ворот для их развертывания, чтобы контролировать риск.

Кроме того, обучение Claude на отказ от опасных запросов помогает модели избегать потенциально вредных действий. Открытые области исследований включают интерпретируемость моделей, улучшение методов RLHF и RLAIF, агентскую безопасность и устойчивость к jailbreak.

Когда применять

Важно заботиться о безопасности AI не только в рамках соответствия требованиям, но и в контексте реального влияния ЛЛМ-продуктов на пользователей. Это влияние может проявляться способами, которые тренер модели не может полностью предвидеть. Поэтому необходимо применять многоуровневую защиту (defence-in-depth), которая включает фильтрацию входных данных, фильтрацию выходных данных, ручную проверку для высокорисковых выходных данных, аудит логов и red-teaming продукта.

Чтобы оставаться в курсе последних достижений в области безопасности AI, следует следить за публикациями Anthropic и участвовать в обсуждениях AI safety-сообщества.

Типичные ошибки

Типичные ошибки в области безопасности и синхронизации включают отношение к безопасности как к единичному процессу, а не как к непрерывному процессу, который следует поддерживать по мере эволюции моделей и use cases. Другой распространённой ошибкой является опора только на встроенные отказы модели, которые могут быть обойдены (jailbroken). Кроме того, часто игнорируется учет failure modes, специфичных для конкретного домена. Наконец, отсутствие аудита для высокорисковых выходных данных является серьёзной уязвимостью.

Связанные понятия

• Конституционный искусственный интеллект
• RLHF и подход к обучению
• Руководство по ответственному использованию
• Политика содержания и ограничения