OpenAI AI Safety Approach 是 OpenAI 为提升其人工智能系统安全性而采取的综合策略。该策略通过严格的安全测试、外部专家反馈和从实际应用中学习，确保 AI 技术的安全性和广泛益处。项目涵盖多个领域，包括保护儿童、尊重隐私、提高事实准确性等，旨在防止 AI 系统的滥用和潜在危害。
SydeLabs是一个先进的AI工具，旨在加强AI系统的安全性和风险管理。该工具旨在预防漏洞，提供实时保护以防止潜在攻击，并确保遵循不断变化的监管标准。作为部署AI技术的组织的重要组成部分，SydeLabs有效解决安全问题，帮助企业安全高效地利用AI。
微软通过红队测试对 100 多个生成式 AI 产品进行评估，提出了一个内部威胁模型本体论，以及学到的八个主要经验，旨在帮助识别和缓解潜在的安全风险。
本文系统化地调查和整理了RLHF的开放问题和根本限制，介绍了实践中了解、改进和补充的技术，并提出了审计和披露标准以提高对RLHF系统的社会监督。重点强调了RLHF的局限性，并指出开发更安全的AI系统需要多方面的方法。
本研究系统总结了RLHF的缺陷，调查其开放问题和基本限制，概述理解、改进和补充RLHF的技术，并提出审计和披露标准，以改善对RLHF系统的社会监督。
