跳到主要內容

Anthropic 部署 AI 代理程式來審核模型的安全性

 

Anthropic已經建立了一支自主人工智慧代理大軍,其唯一使命是:審核像 Claude 這樣的強大模型以提高安全性。

隨著這些複雜系統的快速發展,確保其安全、杜絕隱憂已成為一項艱鉅的任務。 Anthropic 認為他們已經找到了解決方案,這是一個以毒攻毒的經典案例。

這個想法類似於數位免疫系統,其中人工智慧代理就像抗體一樣,在問題造成實際損害之前識別並消除它們。它使研究人員不必依賴過度勞累的人類團隊,與潛在的人工智慧問題進行無休止的「打地鼠」遊戲。

數字偵探小隊

該方法本質上是一個數位偵探小組;由三名專門的人工智慧安全人員組成,每個人員都有不同的角色。

首先登場的是調查員特工,團隊中頭髮花白的偵探。它的任務是深入調查,找出問題的根源。它配備了一套工具包,可以審問嫌疑模型,在大量資料中篩選線索,甚至可以透過窺探模型的神經網路來了解其思維方式,從而進行某種數位取證。

然後是評估代理。你給這個代理人一個特定的已知問題——例如,一個有點過於急於取悅的模型——它會設計並運行一系列測試來衡量問題的嚴重程度。這一切都是為了產生證明案例所需的冷酷無情的數據。

團隊的最後一位成員是廣度優先紅隊特工,臥底特工。這位特工的任務是與模型進行數千次不同的對話,試圖誘使其暴露任何令人擔憂的行為,即使是研究人員尚未想到的行為。最可疑的互動隨後會傳遞到上級人工審核,確保專家不會浪費時間鑽牛角尖。

Anthropic 測試其 AI 安全代理程式的效能

為了檢驗新招募的數位人員是否能勝任這項工作,Anthropic 的研究人員對他們進行了一系列「審計遊戲」。

在一項測試中,他們創建了一個帶有秘密目的的模型:成為一個諂媚者。它被秘密訓練,根據一項虛構的學術研究來奉承其內部的獎勵系統,而這恰恰是其程式設計中隱藏的缺陷。

當派出一名調查員特工時,它表現得非常吃力,只有13%的機率找到隱藏目標。事實證明,這名特工有一個非常人性的缺陷:它容易執著於第一個想法,而忽略了探索其他線索。

但這正是該系統的精妙之處。當研究人員部署一位「超級特工」匯總十位獨立調查員的調查結果時,成功率飆升至42%。這證明了團隊合作才能成就夢想,即使對人工智慧來說也是如此,它能讓團隊克服可能阻礙調查的個人盲點。

其他特工也都出色地通過了測試。評估特工成功設計了測試,能夠以 88% 的準確率發現異常模型,而紅隊特工則成功發現了 10 個故意植入的缺陷中的 7 個。


Picture Source
unsplash

留言

這個網誌中的熱門文章

美國公布 2025 年六月非農就業人數

美國勞工統計局今天報告稱,6 月非農業就業總人數增加了 14.7 萬人,失業率基本持平於 4.1%。州政府和醫療保健領域的就業機會增加。聯邦政府部門的就業機會持續減少。 本新聞稿提供的統計數據來自兩項月度調查。 家庭調查以人口統計特徵衡量勞動力狀況,包括失業率。 機構調查以行業衡量非農業就業人數、工時和收入。 家庭調查數據 6月份,失業率為 4.1%,失業人數為 700 萬,兩者皆變化不大。自2024年5月以來,失業率一直維持在 4.0% 至 4.2% 的窄幅區間內。 在主要勞動族群中,非裔美國人(6.8%)的失業率在6月有所上升,而成年女性(3.6%)和白人(3.6%)的失業率則下降。成年男性(3.9%)、青少年(14.4%)、亞裔(3.5%)和西班牙裔(4.8%)的失業率在當月幾乎沒有變化。 6 月份,長期失業人數(失業 27 週或以上)增加了 19 萬,達到 160 萬,基本上抵消了上個月的降幅。長期失業者佔所有失業人口的 23.3%。 6 月份,勞動參與率基本維持不變,為 62.3%,就業人口比率維持在 59.7%。 6 月份,因經濟原因從事兼職工作的人數為 450 萬,基本維持不變。這些人原本更傾向於全職工作,但由於工作時間減少或無法找到全職工作,他們只能從事兼職工作。 6 月份,目前希望就業但未加入勞動力的人數基本保持不變,為 600 萬人。這些人未被計入失業人數,因為他們在調查前 4 週內沒有積極尋找工作,或無法接受工作。 在希望就業但未加入勞動力隊伍的人數中,6 月處於邊緣就業狀態的人數增加了 23.4 萬人,達到 180 萬人。這些人希望工作,並且能夠工作,在過去 12 個月的某個時間點尋找工作,但在調查前 4 週內沒有尋找工作。灰心喪志的工人(邊緣就業人群中的一部分,他們認為沒有工作機會)的人數在 6 月增加了 25.6 萬人,達到 63.7 萬人。 機構調查數據 6月份非農業就業總人數增加了 14.7 萬個,與過去 12 個月平均每月增加 14.6 萬個的水平持平。6月份,州政府和醫療保健領域的就業機會增加。聯邦政府的就業機會持續減少。 6月政府就業機會增加了 7.3 萬個。州政府就業機會增加了4.7萬個,主要集中在教育領域(增加了4萬個)。地方政府教育領域的就業機會持續增加(增加了2.3萬個)。聯邦政府就業機會持續減少(減少了7千個),自1月...

DeepSeek-V3.1 發布,邁向 AI Agent

DeepSeek-V3.1 在 DeepSeek-V3.1-Base 的基礎上進行後訓練,後者基於原始 V3 基礎檢查點,通過兩階段長上下文擴展方法構建,遵循原始 DeepSeek-V3 報告中概述的方法。 DeepSeek 透過收集更多長文件並大幅擴展兩個訓練階段來擴展資料集。32K 擴展階段的標記數量增加了 10 倍,達到 6,300 億個標記,而 128K 擴展階段的標記數量增加了 3.3 倍,達到 2,090 億個標記。此外,DeepSeek-V3.1 使用 UE8M0 FP8 規模資料格式進行訓練,以確保與微尺度資料格式相容。 DeepSeek-V3.1 是一個同時支持思考模式和非思考模式的混合模型。相較於上一版本,本次升級帶來了多個方面的改進: 混合推理:思考與非思考-一個模型,兩種模式 更快的思考:DeepSeek-V3.1-Think 與 DeepSeek-R1-0528 相比,可以在更短的時間內找到答案 更強大的代理商技能:後製訓練可提高工具使用率和多步驟代理任務 DeepSeek-V3.1 模型提升了工具使用、程式碼生成和推理效率,在高難度基準測試中實現了與 DeepSeek-R1 相當的效能,同時響應速度更快。它支援結構化工具呼叫、代碼代理和搜尋代理,適用於研究、編碼和代理工作流程。 工具和代理程式升級 在 SWE / Terminal-Bench 上獲得更好的結果 針對複雜搜尋任務的更強大的多步驟推理 思考效率大幅提升 模型更新 V3.1 基礎:在 V3 基礎上繼續對 840B 個 token 進行預訓練,以進行長上下文擴展 Tokenizer 和聊天範本已更新 - 新的 tokenizer 設定: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek- V3.1/blob/main/tokenizer_config.json V3.1 基礎開源權重: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base V3.1 開源權重: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1 價格變動 新定價開始及非高峰折扣結束時間為 2025 年 9 月 5 日 16:00(UTC 時間) 在此之前,API 遵循當前定價 ...

Multiverse Computing 推出微型高性能 AI 模型

據公司新聞稿稱,Multiverse Computing 表示已經解決了長期困擾人工智慧的一個問題:在不損失效能的情況下縮小模型。 這家總部位於西班牙的公司週四發布了名為 "Model Zoo" 的產品,這是一系列 "奈米模型",據稱這些模型可以在中等硬體上本地運行,同時性能可匹敵甚至超越更大型的系統。 此次發表的產品包括兩款新產品——ChickenBrain 和 SuperFly,旨在證明在人工智慧領域,規模越大並不一定越好。 ChickenBrain 是 Meta 的 Llama 3.1 大型語言模型的精簡版,Multiverse 表示,該模型比通常所需的計算資源小 3700 倍。儘管如此,該模型在 MMLU Pro、MATH500、GSM8K 和 GPQA Diamond 等行業基準測試中仍優於 Llama 3.1 8B。 該公司在 MacBook Pro 和低成本 Raspberry Pi 等日常設備上對其進行了測試,表明它無需專門的雲端基礎設施即可運行。 SuperFly 較小,基於開源的 SmolLM2 135 模型,僅有 9,400 萬個參數。 Multiverse 表示,它足夠小,可以容納兩隻蒼蠅的神經容量,比雞腦小 15000 倍。該模型旨在實現無需互聯網連接即可運行的對話式 AI,因此非常適合嵌入到消費產品和車輛中。 該公司指出,SuperFly 可在智慧家電等領域實現直接應用,無需將資料傳送到雲端即可實現語音控制。這將使洗衣機或冰箱即使在離線狀態下也能回應簡單的語言指令。在汽車領域,它可以為車載助理提供動力,使其在沒有蜂窩信號覆蓋的區域也能繼續運行,處理導航、氣候和音頻任務。 https://theaiinsider.tech/2025/08/15/multiverse-computing-reports-it-shrinks-ai-models-without-sacrificing-power/ Picture Source: Multiverse Computing