Constitutional Classifiers：AI安全的新防线

Constitutional Classifiers：AI安全的新防线

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techxplore

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来源

1.

https://techxplore.com/news/2025-02-constitutional-drastically-chatbot-jailbreaks.html

2.

https://www.anthropic.com/research/constitutional-classifiers

3.

https://autoblogging.ai/anthropic-unveils-constitutional-classifiers-a-balanced-ai-strategy-to-combat-universal-jailbreaks/

4.

https://www.chinagp.net/EN/10.12114/j.issn.1007-9572.2018.00.172

5.

https://technijian.com/podcast/anthropics-constitutional-classifiers-a-new-approach-to-ai-security/?srsltid=AfmBOoonwvj7oCjhXUKj6IPEVvUGXhtxBkjnbmf3o6TP-sw7DM9FHlX9

6.

https://www.chinagp.net/EN/10.12114/j.issn.1007-9572.2018.00.320

随着人工智能技术的快速发展，大型语言模型（LLMs）已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。然而，这些强大的AI系统也面临着日益严峻的安全挑战。其中，最令人担忧的是"越狱攻击"（jailbreaks）——恶意用户通过特定输入绕过AI的安全防护，迫使其生成有害内容。为应对这一威胁，Anthropic公司提出了Constitutional Classifiers这一创新性防御机制，为AI安全筑起了一道新的防线。

Constitutional Classifiers是一种专门设计用于检测和阻止AI模型中潜在有害行为的分类器系统。其核心思想是通过预先设定的"宪法"规则（即一系列安全和伦理准则），训练模型识别并过滤可能的恶意输入和输出。这种机制不仅能够有效防御已知的攻击手段，还具备一定的泛化能力，可以应对新型的越狱尝试。

Constitutional Classifiers的训练过程分为两个关键阶段：

1. 合成数据生成：首先，系统会基于自然语言指令生成大量合成数据。这些指令被框架为"宪法"，明确规定了哪些内容是允许的，哪些是禁止的。例如，宪法可能会规定"不得提供有关制造危险武器的信息"或"不得生成涉及非法活动的内容"。

2. 多阶段防御训练：分类器在输入和输出两个阶段都进行训练。在输入阶段，它学习识别可能的攻击模式；在输出阶段，则专注于过滤不符合宪法规则的内容。这种双重防护机制确保了即使在复杂和多变的攻击场景下，模型也能保持高度的安全性。

为了验证Constitutional Classifiers的实际效果，Anthropic组织了大规模的红队测试。在测试中，独立的安全专家被邀请尝试突破系统的防护，使用各种已知和新型的越狱技术。

测试结果令人印象深刻：原型系统在数千小时的持续攻击下，成功抵御了所有尝试，尽管初期的误拒绝率较高。经过优化后的新版本在保持同等防护水平的同时，将误拒绝率降低至仅0.38%，并且只带来了适度的计算开销增加。

与传统的AI安全防御机制相比，Constitutional Classifiers展现出显著优势：

• 自动化程度高：通过合成数据训练，减少了对人工标注数据的依赖，降低了运营成本。
• 低误拒绝率：经过优化的系统能够在保持高安全性的同时，将对正常使用的干扰降至最低。
• 性能开销可控：虽然需要额外的计算资源，但相比其提供的安全收益，整体开销在可接受范围内。

随着AI技术的不断发展，安全威胁也在持续演进。Constitutional Classifiers作为一项前沿防御技术，其未来发展方向值得关注：

• 性能优化：进一步降低计算开销，提高实时响应能力。
• 泛化能力提升：扩展到更多类型的AI安全威胁，而不仅仅是越狱攻击。
• 系统集成：与其他安全机制（如行为监控、异常检测等）结合，构建更全面的防护体系。

Constitutional Classifiers的出现标志着AI安全防护进入了一个新阶段。通过创新的训练方法和多层防御机制，它不仅有效应对了当前的越狱威胁，更为未来AI系统的安全发展提供了重要参考。随着技术的不断进步，我们有理由相信，AI将在保持强大功能的同时，变得更加安全可靠。