OpenAI’s Approach to External Red Teaming for AI Models and Systems官网 – AI模型外部红队测试框架

OpenAI 的外部红队测试方法是一个系统性框架，旨在通过模拟攻击来评估和管理 AI 模型和系统的风险。该方法通过选择多样化的红队成员、确定访问权限、提供测试指南和培训材料，以及执行手动测试并记录分析结果，来发现潜在问题，确保 AI 系统在部署前更安全。该方法自 2022 年 DALL-E 2 开始实施，并扩展到 GPT-4、DALL-E 3 和 o1 模型，其细节在系统卡中公开披露。

OpenAI’s Approach to External Red Teaming for AI Models and Systems的特点:

1. 红队成员选择注重多样性，包括专业背景、教育水平、性别、年龄、地理位置和语言，确保全面视角。
2. 访问权限根据测试目标调整，可能包括部署前或部署后模型的不同版本。
3. 测试指南包括模型能力描述、现有安全措施和优先风险领域，接口包括 API 访问和用户界面。
4. 手动测试涉及红队成员手动创建提示并与模型交互，记录结果以供分析。
5. 结果记录使用特定格式，包括提示-生成对、风险类别和风险水平，并公开在系统卡中。
6. 该方法与自动化红队测试、基准测试和第三方评估等其他方法结合使用。

OpenAI’s Approach to External Red Teaming for AI Models and Systems的功能:

1. AI 开发者和评估者可用于设计自己的红队测试活动。
2. 政策制定者可了解红队测试在 AI 安全中的角色。
3. 研究人员可研究和改进 AI 风险评估方法。

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