OpenAI 近日在 AI 安全領域展示了其更爲積極的紅隊測試策略，超越了其競爭對手，尤其是在多步強化學習和外部紅隊測試這兩個關鍵領域。公司發佈的兩篇論文爲提升 AI 模型的質量、可靠性和安全性設立了新的行業標準。

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第一篇論文《OpenAI 的 AI 模型與系統外部紅隊測試方法》指出，外部專業團隊在發現內部測試可能遺漏的安全漏洞方面極爲有效。這些外部團隊由網絡安全和特定領域的專家組成，能夠識別模型安全邊界的缺陷，以及模型中的偏差和控制問題。

第二篇論文《多樣化和有效的紅隊測試:基於自動生成獎勵與多步強化學習》，介紹了一種基於迭代強化學習的自動化框架，能夠生成各種新穎和廣泛的攻擊場景。OpenAI 的目標是通過不斷迭代，使其紅隊測試能更全面地識別潛在漏洞。

紅隊測試已成爲迭代測試 AI 模型的首選方法，能夠模擬多種致命和不可預測的攻擊，以識別其強項與弱點。由於生成式 AI 模型複雜，單靠自動化手段難以全面測試，因此 OpenAI 的兩篇論文旨在填補這一空白，通過結合人類專家的洞察力與 AI 技術，快速識別潛在漏洞。

在論文中，OpenAI 提出了四個關鍵步驟，以優化紅隊測試過程:首先，明確測試範圍並組建團隊;其次，選擇多個版本的模型進行多輪測試;第三，確保測試過程中的文檔記錄與反饋機制標準化;最後，確保測試結果能夠有效轉化爲持久的安全改進措施。

隨着 AI 技術的發展，紅隊測試的重要性愈發突出。Gartner 研究機構的預測顯示，未來幾年內，生成式 AI 的 IT 支出將大幅上升，從2024年的50億美元增至2028年的390億美元，這意味着紅隊測試將成爲 AI 產品發佈週期中不可或缺的一環。

通過這些創新，OpenAI 不僅提升了其模型的安全性和可靠性，也爲整個行業設立了新的標杆，推動 AI 安全實踐向前邁進。

劃重點:  

🔍 OpenAI 發佈兩篇論文，強調外部紅隊測試的有效性。  

🤖 採用多步強化學習，自動生成多樣化攻擊場景。  

📈 預計生成式 AI 的 IT 支出在未來幾年將大幅增長，紅隊測試變得尤爲重要。