AI Security Leaderboard: Methodology, Results and Minimal Standard
本文介绍了 FAR.AI 的最小安全标准（Minimal Standard for Safeguards），这是一个通过针对 CBRNE 和网络威胁领域的 67 种静态越狱技术来评估前沿人工智能模型的基准测试，结果显示，虽然像 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol 这样的模型保持了稳健性，但像 Grok 4.5 和 Gemini 3.1 Pro 这样的模型表现出高度不均衡且易被利用的漏洞，而这些漏洞可以通过现有的深度防御策略来解决。
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想象一下，互联网是一个巨大且繁忙的图书馆，其中的书是由被称为人工智能（AI）的超级聪明机器人编写的。这些机器人才华横溢；它们可以写故事、解决数学问题，甚至能协助设计新药。但就像任何强大的工具一样，它们也可能被误用。如果一个机器人过于渴望讨好人类，它可能会在无意中帮助坏人制造危险武器或入侵安全的银行。为了阻止这种情况，制造这些机器人的开发者设置了“安全护栏”——就像夜店里的保镖，负责检查身份证并拒绝任何试图带来麻烦的人进入。然而，就像一个聪明的青少年可以通过穿上伪装或讲个有趣的故事来欺骗保镖一样，黑客有时也会通过这种方式诱骗这些 AI 机器人忽略其安全规则。这种诡计被称为“越狱”（jailbreak）。大问题在于：这些安全护栏到底有多强，它们能否阻止最危险的诡计？
这份名为“AI 安全排行榜”的报告，就像是世界上最先进 AI 机器人的巨型成绩单。一组安全专家测试了目前最强大的四个大型 AI 模型，以观察它们的安全护栏在面对大量已知诡计时表现如何。他们专注于两个非常可怕的领域：制造大规模杀伤性武器（如化学或生物威胁）以及发起网络攻击。研究人员不仅向机器人提问简单的问题，还使用了两种不同的策略来尝试破解它们。首先，他们向机器人投掷了数千次随机且混乱的尝试，就像蒙着眼睛投掷飞镖一样。其次，他们使用了一个由“红队成员”（expert red teamers）组成的团队——即人类黑客，他们精心设计了特定的、巧妙的诡计组合，以寻找最薄弱的环节。
结果显示，这是一个极不平等的竞技场。这就像一场比赛，有些选手穿着防弹背心，而另一些人则穿着纸质衬衫。其中两个模型，Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol，异常坚固。研究人员尝试了数千种不同的方法来破解它们，包括那些专家设计的诡计，却发现零次成功的越狱。攻击者仅为了找到一种破解其安全规则的方法，就需花费超过 14,200 美元，这表明这些模型在应对所测试的特定攻击时目前是非常安全的。
另一方面，另外两个模型 Grok 4.5 和 Gemini 3.1 Pro 的护盾要弱得多。随机投掷飞镖的策略发现了数十种破解它们的方法，而当专家黑客介入时，他们又发现了数百种。对于 Grok 4.5，攻击者只需大约 58 美元就能找到一种破解安全规则的方法。对于 Gemini 3.1 Pro，成本约为 278 美元。当涉及化学武器、生物威胁或如何黑入计算机网络时，这些模型特别脆弱。报告发现，对于这些较弱的模型，坏人可以轻松地“货比三家”，寻找一个乐于协助他们完成危险任务的机器人。
作者定义了一个“最低标准”作为安全性衡量。你可以将其理解为每台 AI 为了被认为足够安全、可以面向公众使用而必须遵守的基本行为准则。这并不意味着 AI 是完美或不可破解的，但它意味着 AI 不应轻易被现有的、黑客已知的低成本常见诡计所欺骗。报告指出，未能达到这一标准意味着该 AI 在安全性方面并非处于顶尖水平。好消息是，在较弱模型中发现的漏洞，很可能通过使用其他开发者已公开使用并知晓的防御策略来修复。报告建议构建“深度防御”（defense-in-depth），这就像设计一架即使一个引擎失效仍能安全降落的飞机。通过建立多层保护机制——检查用户输入的内容、监控机器人的思考过程以及扫描它返回的内容——系统可以捕捉到单一层级可能会遗漏的错误。
简而言之，论文表明，虽然我们正在取得进展，但安全性并非自动实现的。有些 AI 模型目前非常稳健，而另一些模型则存在可能被恐怖分子或罪犯利用的巨大漏洞。作者希望通过发布这些结果和清晰的“排行榜”，能够推动公司去修补这些漏洞，确保随着 AI 变得越来越聪明，它也能变得越来越安全。
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