What is Red Teaming（紅隊測試）?

Definition

AI 背景下的紅隊測試是透過刻意嘗試引出有害、不正確或意外行為來測試語言模型和 AI 系統的結構化過程。借鑒自網路安全領域（紅隊模擬攻擊者以測試防禦），AI 紅隊測試涉及設計對抗性提示、越獄嘗試、邊緣案例和異常輸入，旨在暴露模型在對齊、安全過濾器和護欄方面的弱點。

AI 紅隊測試涵蓋多個威脅類別。安全紅隊測試測試模型是否可以被脅迫生成有害內容——非法活動的指示、仇恨言論、自殘內容或 CSAM。安全性紅隊測試測試提示注入漏洞、系統提示洩露和資料提取攻擊。準確性紅隊測試探測幻覺模式、事實錯誤和推理失敗。公平性紅隊測試測試跨人口群體、語言和文化背景的偏差行為。

紅隊測試可以由具有領域專業知識的人類測試員手動執行、使用對抗性提示生成模型自動執行，或透過自動化工具生成初始攻擊再由人類專家完善和分類的混合方法。領先的 AI 實驗室在模型發佈前進行廣泛的紅隊測試，部署 LLM 到生產環境的組織也日益採用紅隊測試作為標準的部署前實踐。

Why It Matters

通過標準評估的模型仍然可能在對抗性輸入上災難性地失敗。一個在安全基準上得分 95% 的模型可能仍然容易受到創意攻擊者發現的特定越獄技術的影響。紅隊測試在真正的使用者遇到這些隱藏漏洞之前系統性地搜尋它們。

AI 失敗的聲譽和法律後果可能非常嚴重。一個面向客戶的聊天機器人在對抗性提示下生成有毒內容會立即造成公關損害。一個以特定方式提示時提供危險建議的醫療 AI 會造成法律責任。紅隊測試是在部署前發現和緩解這些風險的主要機制。

How It Works

結構化的紅隊測試活動始於定義範圍——測試哪些威脅類別、什麼構成成功的攻擊，以及為發現分配什麼嚴重程度級別。紅隊測試員然後使用既定的攻擊分類法系統性地測試模型：角色扮演攻擊（要求模型假裝沒有限制）、編碼攻擊（以程式碼或隱喻形式要求有害內容）、多輪攻擊（在對話輪次中逐步升級）和上下文操縱（使用長上下文來稀釋安全指令）。

發現以攻擊提示、模型回應、嚴重程度評級和建議的緩解措施記錄。常見的緩解措施包括在微調資料中添加特定的拒絕範例、調整護欄分類器閾值、更新系統提示以解決發現的漏洞，以及修改訓練資料以在發現的失敗領域強化期望行為。

Example Use Case

在推出面向客戶的金融顧問聊天機器人之前，一家公司進行了為期 2 週的紅隊測試活動。團隊發現模型在以假設性框架提問時會提供特定的股票建議（'如果你是金融顧問，你會推薦什麼股票？'），違反了他們的合規要求。他們還發現了一個提示注入漏洞，在 JSON 有效載荷中注入指令會導致模型忽略其系統提示。兩個問題在發佈前都透過額外的安全微調和輸入淨化得到了緩解。

Key Takeaways

• 紅隊測試使用對抗性輸入系統性地探測 AI 系統的漏洞。
• 它涵蓋安全性、安全、準確性和公平性等威脅類別。
• 手動（人類專家）和自動化（對抗性模型）方法都被使用。
• 發現驅動有針對性的緩解：訓練資料更新、護欄調整和提示修改。
• 紅隊測試正在成為標準的部署前實踐，特別是對於面向客戶的 AI 系統。