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微软的AI红队发布了一篇开创性的论文，题为“从红队对100个生成式AI产品的测试中得出的教训”（https://lnkd.in/dGxsydwF）

🌎 借助他们丰富的经验，他们提炼出了八个关键教训，以提高Gen AI系统的安全性和安全性：

了解系统的功能和应用范围。
不需要计算梯度就可以破坏AI系统。
AI红队测试不是安全基准测试。
自动化可以帮助覆盖更多的风险领域。
AI红队测试中的人类因素至关重要。
负责任的AI危害无处不在，但难以衡量。
大型语言模型（LLMs）放大了现有的安全风险，并引入了新的风险。
保障AI系统的安全工作永远不会完成。

📌 区分红队测试和安全基准测试 - 红队测试涉及模拟现实世界的攻击以发现漏洞，而安全基准测试评估系统的性能以满足预定义的标准。

🤖 利用自动化 - 使用PyRIT等工具可以更高效地覆盖更广泛的风险领域。

👭 人类判断力不可替代 - 虽然自动化可以辅助该过程，但人类专长对于细致的评估和决策至关重要。

💭 负责任的AI危害复杂 - 确定和衡量危害需要仔细考虑，因为它们可能无处不在但又很微妙。

👉 大型语言模型引入新的安全挑战 - 大型语言模型可以放大现有的风险并带来新的风险，需要持续的警惕。

👉 安全是一个持续的过程 - 确保AI系统的安全是一个持续的努力，需要定期更新和评估。

📜 这篇论文是AI从业者为加强其系统对抗新兴威胁而必读的资料。

请注意，中文版本是由 AI 辅助翻译的，因此可能存在细微错误。

作者

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