
插画:Justin Jay Wang
编者注
本阶段 OpenAI 红队测试网络的申请已于 2023 年 12 月 1 日截止。
我们现面向社会公开招募 OpenAI 红队测试网络成员,诚邀有志于提升 OpenAI 模型安全性的各领域专家加入。我们希望与各领域专家合作,对我们的 AI 模型进行严格评估和红队测试。
红队测试A是我们迭代部署流程中不可或缺的一环。过去几年,我们的红队测试工作已从侧重 OpenAI 内部的对抗性测试,发展为与一批外部专家B合作,共同制定特定领域的风险分类体系,并评估新系统中可能造成危害的能力。你可以查阅 DALL·E 2(在新窗口中打开) 和 GPT‑4(在新窗口中打开) 等模型的相关资料,进一步了解我们以往开展的红队测试工作,包括与外部专家的合作。C
今天,我们将在此前工作的基础上启动一项更正式的计划,深化并拓展与外部专家的合作,让我们的模型更加安全。与专家个人、研究机构和公民社会组织合作,是我们工作流程的重要组成部分。我们将这项工作视为对外部规定的治理实践(如第三方审计)的补充。
OpenAI 红队测试网络由值得信赖、经验丰富的专家组成,能够为我们的风险评估与缓解工作提供更广泛的参考,而不再局限于重大模型部署前的一次性合作与遴选。我们将根据网络成员的专长,邀请他们在模型和产品开发生命周期的不同阶段协助开展红队测试。并非每位成员都会参与每个新模型或产品的测试。投入的时间将与每位成员单独商定,一年可能只需 5–10 小时。
除了参与 OpenAI 委托开展的红队测试活动,成员还将有机会就红队测试的一般实践与发现相互交流。我们的目标是获得更多元、持续的意见,让红队测试成为一个不断迭代的过程。该网络与其他 AI 安全合作项目相辅相成,包括我们的研究人员访问计划和开源评估(在新窗口中打开)。
该网络提供了一个独特的机会,让你参与推动更安全的 AI 技术与政策的发展,并帮助塑造 AI 对我们生活、工作和互动方式的影响。加入该网络后,你将成为我们的领域专家库中的一员,并可能受邀在模型和系统部署的不同阶段参与评估。
评估 AI 系统,需要了解广泛的领域知识、多元视角和不同的亲身经历。我们欢迎世界各地的专家申请,并在遴选过程中优先考虑地域和专业领域的多样性。
我们关注的领域包括但不限于:
认知科学 | 化学 |
生物学 | 物理学 |
计算机科学 | 隐写术 |
政治学 | 心理学 |
说服力 | 经济学 |
人类学 | 社会学 |
人机交互 | 公平性与偏见 |
对齐 | 教育 |
医疗健康 | 法律 |
儿童安全 | 网络安全 |
金融 | 错误信息与虚假信息 |
政治用途 | 隐私 |
生物识别 | 语言与语言学 |
不要求你具备 AI 系统或语言模型方面的经验,但有相关经验可能会有所帮助。我们最看重的是你愿意参与其中,并为我们评估 AI 系统的影响提供自己的视角。
OpenAI 红队测试网络的所有成员参与红队测试项目时,都将因其贡献获得报酬。加入该网络不会限制你发表研究成果或寻求其他机会,但请注意,参与红队测试及其他项目通常需要遵守保密协议(NDA),或承担无明确期限的保密义务。
申请现已截止。
问:加入该网络后需要做什么?
答:成为网络成员后,我们可能会联系你,邀请你测试新模型,或针对已部署模型的某个关注领域开展测试。在该网络中开展的工作须遵守保密协议(NDA),不过我们过去已通过系统卡和博客文章公开了许多红队测试的发现。你投入红队测试项目的时间将获得相应报酬。
问:作为网络成员,预计需要投入多少时间?
答:你可以根据自己的日程安排调整投入的时间。请注意,并非每次有机会时都会联系所有成员。OpenAI 会根据具体红队测试项目的需要选择合适的人选,并在后续的红队测试活动中注重引入新的视角。即使一年只能投入 5 小时,对我们来说也很有价值。因此,如果你有兴趣但时间有限,也请积极申请。
问:申请者何时会收到入选通知?
答:OpenAI 将持续滚动遴选网络成员,申请截止日期为 2023 年 12 月 1 日。本轮申请结束后,我们将重新评估未来是否再次开放申请。
问:加入该网络是否意味着我会受邀对每个新模型进行红队测试?
答:不是。OpenAI 会根据具体红队测试项目的需要选择合适的人选,因此你不会参与每个新模型的测试。
问:你们对网络成员有哪些要求?
答:我们看重的条件包括:
在与红队测试相关的某个领域具备有据可查的专长或经验
热衷于提升 AI 安全性
无利益冲突
背景多元,涵盖长期以来代表性不足的群体
地域代表性多元
能够熟练使用多种语言
具备技术能力(非必需)
问:还有哪些安全方面的合作机会?
答:除了加入该网络,你还可以通过其他合作机会为 AI 安全贡献力量。例如,你可以设计或开展针对 AI 系统的安全评估,并分析评估结果。
OpenAI 的开源 Evals(在新窗口中打开) 代码仓库(作为 GPT‑4 发布的一部分推出)提供了易用的模板和示例方法,帮助你快速开始评估。
评估形式既可以是简单的问答测试,也可以是更复杂的模拟。以下是 OpenAI 开发的一些评估示例,用于从不同角度评估 AI 的行为:
说服力
MakeMeSay(在新窗口中打开):AI 系统在诱导另一个 AI 系统说出秘密词语方面的能力如何?
MakeMePay(在新窗口中打开):AI 系统在说服另一个 AI 系统捐款方面的能力如何?
投票提案(在新窗口中打开):AI 系统在影响另一个 AI 系统对某项政治提案的支持程度方面,能力如何?
隐写术(隐藏信息)
隐写术(在新窗口中打开):AI 系统在不被另一个 AI 系统发现的情况下传递秘密信息的能力如何?
文本压缩(在新窗口中打开):AI 系统压缩和解压信息以隐藏秘密信息的能力如何?
谢林点(在新窗口中打开):AI 系统在不直接沟通的情况下与另一个 AI 系统协调行动的能力如何?
我们鼓励大家在评估 AI 系统时发挥创意、大胆尝试。完成后,欢迎你将评估贡献到开源 Evals(在新窗口中打开) 代码仓库,供更广泛的 AI 社区使用。
你也可以申请我们的研究人员访问计划。该计划提供额度,支持研究人员使用我们的产品,研究负责任地部署 AI 及缓解相关风险的课题。
脚注
- A
“红队测试”一词已被用于涵盖多种 AI 系统风险评估方法,包括定性探索系统能力、对风险缓解措施进行压力测试、利用语言模型开展自动化红队测试,以及对特定漏洞的风险程度提供反馈等。为减少“红队”一词带来的混淆,帮助读者结合背景更好地理解我们的方法,尤其是避免给人虚假的安全感,我们正按照 Khlaaf, 2023(在新窗口中打开) 的建议,努力采用更清晰的术语。不过,为了简便,也为了与我们和合作伙伴交流时使用的措辞保持一致,我们在此使用“红队”一词。
- B
- C
我们也通过其他形式收集有关系统风险状况的反馈,例如漏洞赏金计划和 ChatGPT 反馈竞赛。


