OpenAI 近日在 AI 安全领域展示了其更为积极的红队测试策略，超越了其竞争对手，尤其是在多步强化学习和外部红队测试这两个关键领域。公司发布的两篇论文为提升 AI 模型的质量、可靠性和安全性设立了新的行业标准。
第一篇论文《OpenAI 的 AI 模型与系统外部红队测试方法》指出，外部专业团队在发现内部测试可能遗漏的安全漏洞方面极为有效。这些外部团队由网络安全和特定领域的专家组成，能够识别模型安全边界的缺陷，以及模型中的偏差和控制问题。
第二篇论文《多样化和有效的红队测试:基于自动生成奖励与多步强化学习》，介绍了一种基于迭代强化学习的自动化框架，能够生成各种新颖和广泛的攻击场景。OpenAI 的目标是通过不断迭代，使其红队测试能更全面地识别潜在漏洞。
红队测试已成为迭代测试 AI 模型的首选方法，能够模拟多种致命和不可预测的攻击，以识别其强项与弱点。由于生成式 AI 模型复杂，单靠自动化手段难以全面测试，因此 OpenAI 的两篇论文旨在填补这一空白，通过结合人类专家的洞察力与 AI 技术，快速识别潜在漏洞。
在论文中，OpenAI 提出了四个关键步骤，以优化红队测试过程:首先，明确测试范围并组建团队;其次，选择多个版本的模型进行多轮测试;第三，确保测试过程中的文档记录与反馈机制标准化;最后，确保测试结果能够有效转化为持久的安全改进措施。
随着 AI 技术的发展，红队测试的重要性愈发突出。Gartner 研究机构的预测显示，未来几年内，生成式 AI 的 IT 支出将大幅上升，从2024年的50亿美元增至2028年的390亿美元，这意味着红队测试将成为 AI 产品发布周期中不可或缺的一环。
通过这些创新，OpenAI 不仅提升了其模型的安全性和可靠性，也为整个行业设立了新的标杆，推动 AI 安全实践向前迈进。
划重点:
🔍 OpenAI 发布两篇论文，强调外部红队测试的有效性。
🤖 采用多步强化学习，自动生成多样化攻击场景。
📈 预计生成式 AI 的 IT 支出在未来几年将大幅增长，红队测试变得尤为重要。
