Anthropic 的宪法分类器，给“越狱”黑客们上了堂难度课
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來源是 Anthropic 頻道上傳的影片《Defending against AI jailbreaks》的文字稿总结
哈喽，各位对 AI 又爱又怕（或者单纯好奇）的朋友们！今天咱们来聊个硬核又有趣的话题：AI 安全。
现在的大语言模型，比如 Anthropic 家的 Claude，是越来越聪明了，能写诗、能写代码、还能陪你聊天解闷。但能力越大，潜在的风险也就越大。就像我们凌顺实验室 (lingshunlab.com) 一直关注的那样，总有人想“带坏”AI，让它说点不该说的、做点不该做的，这就是所谓的“越狱”（Jailbreaking）。是不是有点头大？别急，Anthropic 捣鼓出了一个挺有意思的解决方案，叫做“宪法分类器”（Constitutional Classifier）。今天，咱们就来扒一扒这玩意儿到底是怎么回事，它又是如何让 AI 变得更安全、更可靠，同时又不至于“傻”到啥有用的也干不了的。
AI“越狱”：不只是技术宅的“游戏”，为啥我们得操心？
“越狱”这个词，大家可能首先想到的是 iPhone 越狱，为了装点官方不让装的 App。AI 越狱差不多一个意思：想办法绕过开发者设置的安全防护栏，让 AI 模型输出一些开发者本意想阻止的有害内容，比如违法信息、歧视言论，甚至是协助进行危险活动。
你可能会说，现在 AI 好像也没那么神通广大吧？确实，目前阶段可能还好。但研究人员们（包括 Anthropic 这些大厂）担心的，是未来那些能力更强的模型。想象一下，如果一个 AI 能轻易帮你策划大规模网络攻击，或者提供制造危险物品的关键信息……那画面太美我不敢看。
尤其是所谓的“通用越狱”（Universal Jailbreaking），这玩意儿更让人头疼。啥意思呢？就是找到一种“万能钥匙”式的提示或方法，不管你想问什么歪门邪道的问题，用这个方法一套，AI 就乖乖“就范”了。想想以前，可能随便网上搜个“咒语”（特定的提示词），就能让 AI“放飞自我”，现在嘛...黑客们可能得加点班了。 通用越狱大大降低了作恶门槛，让没啥专业知识的普通人也能利用 AI 干坏事，这才是大家真正需要警惕的。
Anthropic 的“定海神针”：宪法分类器闪亮登场
面对越来越狡猾的越狱企图，Anthropic 觉得光靠模型本身的训练还不够。于是，他们基于自家的“责任扩展策略”（RSP，你可以理解为一套 AI 安全开发的行为准则），搞出了“宪法分类器”。
这名字听起来特正式，听起来有点‘高大上’，叫‘宪法’？其实就是一套用大白话写的规则，告诉 AI 什么能聊，什么碰都别碰。简单粗暴但有效！ 这套“宪法”是用自然语言写的，比如明确规定“不能提供制造大规模杀伤性武器的信息”，同时也列出哪些是安全、无害的交流范畴，比如写诗、写普通代码。
然后，基于这套“宪法”，Anthropic 训练出专门的“分类器”模型。这些分类器就像是 AI 世界里的“安检员”和“巡逻警察”。
“瑞士奶酪”防御体系：层层设防，让 AI 安全滴水不漏
光有一个“安检员”还不够，Anthropic 玩的是“瑞士奶酪”模型（Swiss Cheese Model）。啥意思？就是多层防御。每一层防御（每一片奶酪）都可能有自己的“漏洞”，但把好几层叠在一起，漏洞对齐、让坏东西正好穿过去的概率就大大降低了。
在 Anthropic 的这套体系里，主要有这么几层“奶酪”：
- 输入分类器 (Input Classifier): 这是第一道关卡。用户输入的问题或对话，先被它过一遍。如果发现有明显的恶意企图或包含“违禁”内容，直接拦截！
- Claude 模型本身: 就算输入侥幸过关，Claude 模型在生成回答前，自己内部也有一套判断机制。如果觉得这个问题不太对劲，它可能会主动拒绝回答（“对不起，这个问题我不能回答”）。
- 输出分类器 (Output Classifier): 这是最后一道防线，也是个狠角色。它会实时盯着 Claude 生成的回答。一旦发现输出内容“不对味”，比如偷偷包含了有害信息或者绕着弯子想使坏，它会立刻“叫停”，阻止这个回答发送给用户。
这三层各司其职，特别是输入和输出分类器关注点不同，大大增加了“越狱”的难度。用户很难直接“贿赂”那个只看最终输出结果的“巡逻警察”。
训练“安检员”的秘诀：合成数据与惊人的灵活性
那这些“安检员”（分类器）是怎么训练出来的呢？总不能让人天天编造各种有害问题吧？Anthropic 用了一个很聪明的方法：生成合成数据 (Synthetic Data)。
他们让 Claude 根据“宪法”里定义的有害/无害类别，自动“脑补”出成千上万种具体的、可能的用户请求和对应的（不该出现的）有害回答。比如，“宪法”里说不能教人获取危险材料，Claude 就能自动生成“去哪里买XX材料？”“XX材料在某地合法吗？”等具体问题。
用这种方法生成海量训练数据，效率高，覆盖面也广。
最妙的是它的灵活性。 以前发现新漏洞或新的有害话题，可能得重新找人标注海量数据，搞不好还得熬几个大夜。**现在？改改“宪法”里的几句话，比如加一条“讨论最新的网络钓鱼手段细节是不行的”，然后用新规则重新生成数据、训练下分类器，一杯咖啡没喝完，新‘补丁’就打上了，感觉有点不真实（但很爽）！
更棒的是，这些分类器是独立于 Claude 主模型的。更新分类器，基本不影响 Claude 本身的语言能力和风格，用户体验更稳定，部署也更快。
实战效果如何？从“几分钟”到“几千小时”的越狱难度
说了这么多，这套“宪法分类器”体系到底管不管用？Anthropic 可是下了血本，请了专业的红队（专门模拟黑客攻击的安全测试团队）来“硬刚”。
结果相当惊人：
- 之前： 对于没有这套系统的模型，在网上随便找个公开的越狱方法，可能几分钟就能让模型“就范”。
- 之后： 用上宪法分类器后，根据 Anthropic 公开的信息和演示挑战，顶尖的红队成员需要花费数千小时的尝试，才有可能找到一个通用越狱方法。
从几分钟就能‘策反’AI，到现在需要红队大佬们爆肝几千小时才可能找到一个通用‘后门’... 这难度系数，可以说是指数级上升了，够那些想动歪脑筋的人喝一壶的。
当然，凡事有利有弊。最初版本的分类器也带来一个问题：误报（False Positives）。就是过于“紧张”，把一些正常的、无害的问题也给拦截了。一开始确实有点‘宁可错杀一千，不放过一个’的意思，据说早期版本能把超过 40% 的良性请求给毙掉，简直快成一块“石头”了。
好在，通过不断优化“宪法”规则（特别是明确哪些是“无害”的）、改进训练数据，这个问题得到了极大改善。根据 Anthropic 的分享，新系统的误报率已经降到了 3% 左右。虽然还有进步空间，但这已经是巨大的飞跃，在提升 AI 模型鲁棒性的同时，尽可能保证了模型的实用性。
未来之路：持续进化，构建更负责任的 AI
“宪法分类器”是 AI 安全领域一个很酷的进展，但这绝不是终点。Anthropic 也在探索更多配套措施，比如：
- 快速响应机制： 一旦发现新的越狱方法，能迅速更新“宪法”和分类器，打上“补丁”。
- 持续监控与事件检测： 对模型使用情况进行监测，及时发现异常或漏网之鱼。
- 漏洞奖励计划： 鼓励外部安全研究人员报告漏洞。
https://www.anthropic.com/rsp-updates
最终的目标，是在享受 AI 强大能力的同时，将其风险控制在可接受范围内。这需要持续的投入、透明的沟通，以及像“宪法分类器”这样既聪明又实用的技术创新。
写在最后
总的来说，Anthropic 的宪法分类器提供了一种相当务实且灵活的思路，来应对 AI 越狱这个棘手的问题。它就像是给日益强大的 AI 模型量身定做了一套既懂规则、又能快速学习进化的“智能防护服”。虽然完美的安全可能永远无法达到（就像没有绝对撬不开的锁），但这种多层次、能适应变化的防御体系，无疑大大提高了门槛，让我们在探索 AI 未来的路上，能多一份安心。
你对这种 AI 安全策略怎么看？或者在使用 AI 时遇到过哪些让你觉得“不安全”或“哭笑不得”的瞬间？欢迎关注凌顺实验室公众号留言说出你的看法。