28 jul 2025·8 min
Dario Amodei en de uitdaging van veiliger frontier-AI
Een overzicht van Dario Amodei’s ideeën voor het bouwen van veiligere frontier-AI: alignmentdoelen, evaluaties, red teaming, governance en praktische waarborgen.
Een overzicht van Dario Amodei’s ideeën voor het bouwen van veiligere frontier-AI: alignmentdoelen, evaluaties, red teaming, governance en praktische waarborgen.
Dario Amodei is relevant voor AI-veiligheid omdat hij een van de meest zichtbare leiders is die betogen dat de volgende generatie krachtige AI met veiligheidswerk moet worden ontwikkeld—niet als iets dat pas na uitrol wordt toegevoegd. Als CEO van Anthropic en als prominente stem in debatten over AI-governance en evaluatie, komt zijn invloed terug in hoe teams praten over release-gates, meetbare risicotests en het idee dat modelcapaciteit en veiligheidsengineering samen moeten opschalen.
“Frontier”-AI-modellen zijn degenen die het dichtst bij de voorhoede staan: de grootste, meest capabele systemen die zijn getraind met enorme hoeveelheden data en rekenkracht. Op deze schaal kunnen modellen een grotere verscheidenheid aan taken uitvoeren, complexe instructies volgen en soms verrassend gedrag vertonen.
Frontier-schaal is niet alleen “groter is beter.” Het betekent vaak:
Dit artikel richt zich op publiekelijk besproken benaderingen die geassocieerd worden met frontier-labs (inclusief Anthropic): red teaming, model-evaluaties, constitutionele-achtige alignmentmethoden en duidelijke deployregels. Het steunt niet op privéclaims en speculeert niet over niet-openbaar gemaakte modelgedragingen.
De centrale uitdaging die Amodei’s werk belicht is makkelijk te formuleren maar moeilijk op te lossen: hoe houd je het opschalen van AI-capaciteit—omdat de voordelen enorm kunnen zijn—tegelijkertijd onder controle, zodat de risico’s van meer autonome, overtuigende en breed inzetbare systemen afnemen?
“Veiligere AI-systemen” kan als een slogan klinken, maar in de praktijk is het een bundel doelen die schade vermindert tijdens training, uitrol en updates van krachtige modellen.
Safety is de paraplu: voorkomen dat het model schade veroorzaakt aan mensen, organisaties of de samenleving.
Alignment betekent dat het systeem geneigd is om beoogde menselijke instructies en waarden te volgen—vooral in lastige situaties waar de “juiste” uitkomst niet expliciet is.
Misbruik richt zich op kwaadwillig gebruik (bijv. fraude, phishing, of het creëren van schadelijke instructies), zelfs als het model technisch gezien “werkt zoals bedoeld.”
Betrouwbaarheid gaat over consistentie en correctheid: gedraagt het model zich voorspelbaar bij vergelijkbare prompts en vermijdt het het hallucineren van kritieke feiten?
Controle is het vermogen om grenzen te stellen en te handhaven—zodat het model niet gemakkelijk naar onveilig gedrag kan worden gestuurd en operators kunnen ingrijpen wanneer dat nodig is.
Kortetermijnrisico’s zijn al bekend: misinformatie op grote schaal, identiteitsfraude en phishing, privacylekken, bevooroordeelde beslissingen en onveilige adviezen.
Langetermijnzorgen gaan over systemen die moeilijker te superviseren worden naarmate ze meer algemene capaciteit krijgen: het risico dat een model doelen op ongewenste manieren nastreeft, toezicht ontwijkt of misbruik met grote impact mogelijk maakt.
Grotere modellen worden vaak niet alleen “beter”—ze kunnen nieuwe vaardigheden krijgen (zoals het schrijven van overtuigende oplichting of het ketenen van stappen om een doel te bereiken). Naarmate de capaciteit stijgt, neemt de impact van zeldzame fouten toe en kunnen kleine lekken in beschermingen paden vormen naar ernstige schade.
Stel je een klantenservice-bot voor die vol vertrouwen een terugbetalingsbeleid verzint en gebruikers vertelt hoe ze verificatie kunnen omzeilen. Zelfs als dit maar in 1% van de gevallen gebeurt, kan dat bij hoge volumes duizenden frauduleuze terugbetalingen, omzetverlies en verminderd vertrouwen betekenen—waardoor een betrouwbaarheidsprobleem verandert in een veiligheids- en misbruikprobleem.
Frontier-AI-ontwikkeling (het soort dat geassocieerd wordt met leiders als Dario Amodei en bedrijven zoals Anthropic) stuit op een simpele spanning: naarmate modellen capabeler worden, kunnen ze ook risicovoller worden.
Meer capaciteit betekent vaak dat het systeem overtuigender tekst kan produceren, over meer stappen kan plannen, beter met tools kan omgaan en zich kan aanpassen aan de intentie van een gebruiker. Diezelfde sterke punten kunnen fouten versterken—waardoor schadelijke instructies gemakkelijker te genereren zijn, bedrieglijk gedrag mogelijk wordt of de kans op “vlot foutieve” outputs groeit die betrouwbaar lijken.
De prikkels zijn reëel: betere benchmarks, meer features en snellere releases trekken aandacht en omzet. Veiligheidswerk daarentegen kan als vertraging overkomen—evaluaties draaien, red-team-oefeningen doen, wrijving toevoegen aan productflows of een lancering pauzeren totdat problemen zijn begrepen.
Dit creëert een voorspelbaar conflict: de organisatie die het eerst levert, kan de markt winnen, terwijl de organisatie die het veiligst levert zich op korte termijn trager (en duurder) kan voelen.
Een nuttige manier om vooruitgang te kaderen is niet “perfect veilig”, maar “veiliger op meetbare manieren naarmate capaciteit toeneemt.” Dat betekent het bijhouden van concrete indicatoren—zoals hoe vaak een model kan worden geïnduceerd om beperkte instructies te geven, hoe betrouwbaar het onveilige verzoeken weigert, of hoe het zich gedraagt onder adversariële prompting—en vereisen dat die indicatoren verbeteren voordat toegang of autonomie wordt opgeschaald.
Veiligheid kost. Sterkere beschermingen kunnen bruikbaarheid verminderen (meer weigeringen), openheid beperken (minder delen van modeldetails of gewichten), releases vertragen (meer testen en gating) en kosten doen toenemen (meer evaluatie, monitoring en menselijke supervisie). De kernuitdaging is besluiten welke afwegingen acceptabel zijn—en die besluiten expliciet maken, niet per ongeluk.
Frontier-AI-modellen worden niet regel-voor-regel “geprogrammeerd”. Ze groeien via een pijplijn met fasen—elke fase vormt wat het model leert, en elke fase introduceert verschillende soorten risico.
Training is als een student naar een enorme bibliotheek sturen en vragen om te absorberen hoe taal werkt door bijna alles te lezen. Het model pikt nuttige vaardigheden op (samenvatten, vertalen, redeneren) maar neemt ook de rommelige delen van wat het las over: biases, verkeerde informatie en onveilige instructies.
Risico’s komen hier binnen omdat je niet volledig kunt voorspellen welke patronen het model internaliseert. Zelfs met zorgvuldige datasetselectie kunnen vreemde gedragingen doorslippen—zoals een piloot die leert van duizenden vluchtvideo's, inclusief een paar slechte gewoonten.
Fine-tuning is meer coachen. Je laat voorbeelden zien van goede antwoorden, veilige weigeringen en behulpzame toon. Dit kan een model sterk bruikbaarder maken, maar het kan ook blinde vlekken creëren: het model kan leren “veilig te klinken” terwijl het nog steeds manieren vindt om onhelpzaam of manipulatief te zijn in randgevallen.
Naarmate modellen groter worden, kunnen nieuwe capaciteiten plotseling verschijnen—zoals een vliegtuigontwerp dat in de windtunnel goed lijkt, maar zich anders gedraagt bij volle snelheid. Deze emergente gedragingen zijn niet altijd slecht, maar wel vaak onverwacht, en dat is belangrijk voor veiligheid.
Omdat risico’s op meerdere fasen verschijnen, steunt veiligere frontier-AI op lagen: zorgvuldige datakeuzes, alignment fine-tuning, pre-deploy tests, monitoring na vrijgave en duidelijke stop/go-besluitpunten. Het lijkt meer op luchtvaartveiligheid (ontwerp, simulatie, proefvluchten, checklists, incidentreviews) dan op een eenmalige “veiligheidsstempel.”
Een veiligheidskader is het schriftelijke, end-to-end plan voor hoe een organisatie beslist of een AI-model veilig genoeg is om verder te trainen, vrij te geven of in producten te integreren. Het belangrijkste punt is dat het expliciet is: niet “we nemen veiligheid serieus,” maar een set regels, metingen en beslissingsrechten die geaudit en herhaald kunnen worden.
De meeste geloofwaardige veiligheidskaders combineren meerdere onderdelen:
“Duidelijke deployment gates” zijn de go/no-go checkpoints gekoppeld aan meetbare drempels. Bijvoorbeeld: “Als het model X overschrijdt op een misbruik-evaluatie, beperken we toegang tot getoetste gebruikers,” of “Als het aantal hallucinaties in een veiligheidskritisch domein boven Y uitkomt, blokkeren we dat gebruiksgeval.” Drempels verminderen ambiguïteit, voorkomen ad-hoc beslissingen onder druk en maken het lastiger een model alleen vanwege zijn indrukwekkende prestaties uit te rollen.
Lezers die een AI-provider evalueren, zouden moeten letten op: gepubliceerde evaluatiecategorieën, benoemde beslissers, gedocumenteerde gating-criteria (niet alleen beloften), bewijs van continue monitoring na uitrol en duidelijke toezeggingen over wat er gebeurt als tests falen (uitstellen, beperken of annuleren van uitrol).
Red teaming is een gestructureerde poging om een AI-systeem opzettelijk “kapot” te maken—alsof je vriendelijke tegenstanders inhuurt om zwaktes te onderzoeken voordat echte gebruikers (of kwaadwillenden) ze ontdekken. In plaats van te vragen “werkt het?”, vragen red teamers “hoe kan dit falen en hoe erg kan dat zijn?”
Standaard QA volgt vaak verwachte paden: veelvoorkomende prompts, typische klantreizen en voorspelbare randgevallen. Adversariële testing is anders: het zoekt doelbewust naar vreemde, indirecte of manipulatieve inputs die de patronen van het model exploiteren.
Dat is belangrijk omdat frontier-modellen goed kunnen presteren in demo’s maar kunnen falen onder druk—wanneer prompts ambigu, emotioneel geladen, multi-step of ontworpen zijn om het systeem zijn eigen regels te laten negeren.
Misbruiktesten richt zich op of het model kan worden verleid om te helpen bij schadelijke doelen—scams, aanzetten tot zelfbeschadiging, privacy-invasieve verzoeken of operationele instructies voor kwaadwillende activiteiten. Red teams proberen jailbreaks, roleplay, vertaalkundige trucs en “onschuldig framen” dat een gevaarlijke intentie verbergt.
Onbedoeld gedrag testen richt zich op fouten zelfs wanneer de gebruiker goede bedoelingen heeft: gefantaseerde feiten, onveilige medische of juridische adviezen, overmatige zekerheid of het onthullen van gevoelige data uit eerdere context.
Goede red teaming eindigt met concrete veranderingen. Resultaten kunnen leiden tot:
Het doel is niet perfectie, maar het verkleinen van de kloof tussen “werkt meestal” en “faalt veilig wanneer het niet werkt.”
Model-evaluaties zijn gestructureerde tests die een simpele vraag stellen: naarmate een model capabeler wordt, welke nieuwe schadelijke mogelijkheden worden aannemelijk—en hoe zeker zijn we dat beschermingen blijven werken? Voor teams die frontier-systemen bouwen, zijn evaluaties de manier waarop “veiligheid” ophoudt een vaag gevoel te zijn en iets wordt dat je kunt meten, trendmatig volgen en gebruiken om releases te gate-en.
Een eenmalige demo is geen evaluatie. Een bruikbare eval is herhaalbaar: dezelfde promptset, dezelfde scoringsregels, dezelfde omgeving en duidelijke versioning (model, tools, veiligheidsinstellingen). Herhaalbaarheid laat je resultaten vergelijken tussen trainingsruns en uitrols, en maakt regressies duidelijk wanneer een modelupdate het gedrag stilletjes verandert.
Goede evaluatiesuites bestrijken meerdere soorten risico, waaronder:
Benchmarks zijn nuttig omdat ze gestandaardiseerd en vergelijkbaar zijn, maar ze kunnen “teach-to-the-test” worden. Real-world testing (inclusief adversariële en tool-augmented scenario's) vindt problemen die benchmarks missen—zoals prompt-injectie, multi-turn overtuiging of fouten die alleen optreden wanneer het model toegang heeft tot browsen, code-executie of externe tools.
Evaluatieresultaten moeten voldoende transparant zijn om vertrouwen te bouwen—wat getest is, hoe het gescoord is, wat er over tijd is veranderd—zonder exploitroutes te publiceren. Een goed patroon is het delen van methodologie, aggregaatmetrics en gezuiverde voorbeelden, terwijl gevoelige prompts, bypass-technieken en gedetailleerde fouttraces beperkt blijven tot gecontroleerde kanalen.
Een “constitutionele” benadering van alignment betekent het trainen van een AI-model om een geschreven set principes—zijn “constitutie”—te volgen wanneer het vragen beantwoordt of besluit al dan niet te weigeren. In plaats van alleen te vertrouwen op duizenden ad-hoc do’s en don'ts, wordt het model geleid door een kleine, expliciete regelslijst (bijv. help niet met kwaad, respecteer privacy, wees eerlijk over onzekerheid en vermijd instructies die schade mogelijk maken).
Teams beginnen doorgaans met het opschrijven van principes in duidelijke taal. Daarna wordt het model getraind—vaak via feedbacklusjes—om antwoorden te prefereren die het beste bij die principes passen. Wanneer het model een antwoord genereert, kan het ook worden getraind om zijn eigen concept tegen de constitutie te beoordelen en te herevalueren.
Het kernidee is uitlegbaarheid: mensen kunnen de principes lezen, erover debatteren en ze bijwerken. Dat maakt de “intentie” van het veiligheidsmechanisme transparanter dan een volledig impliciete set geleerde gedragingen.
Een geschreven constitutie kan het veiligheidswerk auditbaar maken. Als een model weigert te antwoorden, kun je vragen: welk principe veroorzaakte de weigering en komt dat overeen met je beleid?
Het kan ook de consistentie verbeteren. Wanneer principes stabiel zijn en training ze versterkt, is het model minder geneigd om wild te schommelen tussen te permissief in het ene gesprek en te strikt in het andere. Voor echte producten is die voorspelbaarheid belangrijk—gebruikers kunnen beter inschatten wat het systeem wel en niet doet.
Principes kunnen conflicteren. “Wees behulpzaam” kan botsen met “voorkom schade,” en “respecteer gebruikersintentie” kan botsen met “bescherm privacy.” Reële gesprekken zijn rommelig, en vage situaties zijn precies waar modellen geneigd zijn te improviseren.
Er is ook het probleem van prompt-aanvallen: slimme prompts kunnen het model ertoe brengen de constitutie te herinterpreteren, te negeren of eromheen te roleplayen. Een constitutie is richtinggevend, geen garantie—vooral niet naarmate de modelcapaciteit toeneemt.
Constitutionele alignment is het beste te begrijpen als een laag binnen een grotere veiligheidsstack. Het combineert goed met technieken die elders in dit artikel worden besproken—zoals red teaming en model-evaluaties—omdat je kunt testen of de constitutie daadwerkelijk veiliger gedrag oplevert in het wild en aanpassen wanneer dat niet het geval is.
Frontier-modelveiligheid is niet alleen een onderzoeksprobleem—het is ook een product-engineeringprobleem. Zelfs een goed uitgelijnd model kan worden misbruikt, in randgevallen geduwd of gecombineerd met tools op manieren die risico’s verhogen. De meest effectieve teams behandelen veiligheid als een set praktische controles die bepalen wat het model kan doen, wie het kan doen en hoe snel het kan gebeuren.
Een paar controles komen keer op keer terug omdat ze schade verminderen zonder perfecte modelgedraging te vereisen.
Rate limits en throttling begrenzen hoe snel iemand kan zoeken naar fouten, misbruik kan automatiseren of grootschalig schadelijke content kan genereren. Goede implementaties variëren limieten per risico: strenger voor gevoelige endpoints (bijv. toolgebruik, lange context of high-permission features) en adaptieve limieten die aanscherpen wanneer gedrag verdacht lijkt.
Contentfilters en beleidsafdwingen fungeren als tweede verdedigingslinie. Deze kunnen pre-checks op prompts, post-checks op outputs en gespecialiseerde detectie bevatten voor categorieën als zelfbeschadiging, seksuele content met minderjarigen of instructies voor kwaad. Belangrijk is dat ze fail-closed zijn voor hoog-risico categorieën en dat je false positives meet zodat legitiem gebruik niet constant wordt geblokkeerd.
Tool-permissies zijn van belang wanneer het model acties kan ondernemen (e-mails verzenden, code uitvoeren, bestanden openen, API’s aanroepen). Veiliger producten behandelen tools als privileges: het model ziet en gebruikt alleen de minimale set die nodig is voor de taak, met duidelijke beperkingen (toegestane domeinen, uitgavelimieten, beperkte commando’s, read-only modi).
Niet alle gebruikers of use cases zouden standaard dezelfde capaciteiten moeten krijgen. Praktische stappen omvatten:
Dit is vooral belangrijk voor features die hefboomwerking vergroten: autonoom toolgebruik, bulk-generatie of integratie in klantworkflows.
Veiligheidscontroles hebben feedback nodig. Houd logs bij die onderzoeken ondersteunen (met respect voor privacy), monitor patronen van misbruik (prompt-injectiepogingen, herhaalde policy-hits, ongebruikelijk hoge volumes) en creëer een duidelijk responslus: detecteer, triageer, mitigeer en leer.
Goede producten maken het gemakkelijk om:
User experience is een veiligheidsfunctie. Duidelijke waarschuwingen, “weet je het zeker?”-bevestigingen voor acties met grote impact en defaults die naar veiliger gedrag sturen verminderen onbedoelde schade.
Eenvoudige ontwerpskeuzen—zoals gebruikers laten reviewen voordat tools acties uitvoeren, of het tonen van citaties en onzekerheidsindicatoren—helpen mensen minder op het model te vertrouwen en fouten vroeg te ontdekken.
Veiliger frontier-AI bouwen is niet alleen een modelontwerpprobleem—het is een operationeel probleem. Zodra een systeem wordt getraind, geëvalueerd en naar echte gebruikers wordt gestuurd, hangt veiligheid af van herhaalbare processen die teams in de juiste momenten vertragen en verantwoordelijkheid creëren wanneer er iets misgaat.
Een praktisch operationeel opzet bevat meestal een intern reviewmechanisme dat functioneert als een lichtgewicht releaseboard. Het doel is geen bureaucratie, maar ervoor zorgen dat ingrijpende beslissingen niet door één team onder deadline-druk worden genomen.
Veelvoorkomende elementen zijn:
Zelfs sterke tests vangen niet elk misbruikpatroon of emergent gedrag. Incidentrespons gaat over het minimaliseren van schade en snel leren.
Een verstandig incidentworkflow bevat:
Dit is één plek waar moderne ontwikkelplatforms in de praktijk kunnen helpen. Bijvoorbeeld, als je AI-aangedreven producten bouwt met Koder.ai (een vibe-coding platform dat web-, backend- en mobiele apps genereert vanuit chat), slaan operationele veiligheidspatronen als snapshots en rollback direct om naar incidentcontainment: je kunt een bekende-goede versie bewaren, mitigaties uitrollen en snel terugdraaien als monitoring verhoogd risico laat zien. Behandel die mogelijkheid als onderdeel van je deployment-gates—niet alleen als een handigheidsfeature.
Derdepartij-audits en samenwerking met externe onderzoekers kunnen een extra zekerheidlaag bieden—vooral bij high-stakes uitrol. Deze inspanningen werken het beste wanneer ze scoped zijn (wat wordt getest), reproduceerbaar (methoden en artefacten) en actiegericht (duidelijke bevindingen en reparatietracking).
Frontier-AI-veiligheid is niet alleen een “beter hek bouwen” probleem binnen één lab. Zodra modellen breed gekopieerd, bijgeschaafd en in veel producten uitgerold kunnen worden, wordt het risicobeeld een coördinatieprobleem: het zorgvuldige releasebeleid van het ene bedrijf voorkomt niet dat een andere actor—goedbedoeld of kwaadwillend—een minder geteste variant lanceert. Dario Amodei benadrukt vaak deze dynamiek: veiligheid moet opschalen over een ecosysteem, niet alleen per model.
Naarmate capaciteiten stijgen, lopen incentives uiteen. Sommige teams geven prioriteit aan snelheid naar de markt, anderen aan voorzichtigheid, en velen zitten daar tussenin. Zonder gedeelde verwachtingen ontstaan ongelijkmatige veiligheidspraktijken, inconsistente openbaarmakingen en “race conditions” waarbij de veiligste keuze als een concurrentieel nadeel voelt.
Een werkbare toolkit voor governance vereist niet dat iedereen het filosofisch eens is—maar wel minimumpraktijken:
Openheid kan verantwoording en onderzoek verbeteren, maar volledige vrijgave van krachtige modellen kan ook de kosten van misbruik verlagen. Een middenweg is selectieve transparantie: deel evaluatieprotocollen, veiligheidsresearch en aggregaatbevindingen terwijl details die direct misbruik mogelijk maken beperkt blijven.
Maak een intern AI-beleidsdocument dat definieert wie modeldeployments kan goedkeuren, welke evaluaties vereist zijn, hoe incidenten worden afgehandeld en wanneer functies worden gepauzeerd of teruggedraaid. Als je een startpunt nodig hebt, schrijf dan een eendelige deployment-gate-checklist en iterereer—verwijs er vervolgens naar in je teamhandboek (bijv. /security/ai-policy).
Veilig AI uitrollen is niet alleen een frontier-labprobleem. Als je team krachtige modellen via een API gebruikt, kunnen productkeuzes (prompts, tools, UI, permissies, monitoring) risico’s in de echte wereld substantieel vergroten of verminderen.
Dit geldt ook als je snel bouwt met LLM-ondersteunde ontwikkeling: platforms zoals Koder.ai kunnen het ontwikkelen van React-apps, Go-backends met PostgreSQL en Flutter-mobiele clients via chat enorm versnellen—maar die snelheid helpt alleen als je het koppelt aan dezelfde basisprincipes hierboven: expliciete risicodefinities, herhaalbare evals en echte deployment-gates.
Begin met het expliciet maken van risico’s. Schrijf op wat “slecht” eruitziet voor jouw specifieke use case: onveilig advies, datalekken, het mogelijk maken van fraude, schadelijke content, overmoedige fouten of acties namens een gebruiker die niet zouden moeten gebeuren.
Bouw daarna een eenvoudige lus: definieer → test → uitrollen met guardrails → monitoren → verbeteren.
Als je klantgerichte features bouwt, overweeg je je aanpak kort openbaar te documenteren (of in een /blog post) en een duidelijk plan te hebben voor het verantwoord opschalen van gebruik en prijsstelling (bijv. /pricing).
Behandel deze als doorlopende vereisten, niet als eenmalige papierwinkel. Teams die itereren op meting en controles blijken vaak zowel sneller als betrouwbaarder te leveren.
Dario Amodei is de CEO van Anthropic en een opvallende publieke pleitbezorger voor het integreren van veiligheidspraktijken in de ontwikkeling van zeer capabele (“frontier”) AI-systemen.
Zijn invloed komt minder voort uit één specifieke techniek en meer uit het benadrukken van:
“Frontier” verwijst naar de meest capabele modellen dicht bij de voorhoede—meestal getraind met zeer grote datasets en veel compute.
Op frontier-schaal doen modellen vaak:
Het is een praktische bundel doelen die schade vermindert over de volledige levenscyclus (training, uitrol, updates).
In de praktijk betekent “veiliger” meestal verbeteringen in:
Schaalvergroting kan nieuwe capaciteiten (en faalwijzen) introduceren die niet duidelijk zijn bij kleinere modellen.
Naarmate capaciteit toeneemt:
Een veiligheidskader is een schriftelijk, end-to-end plan dat beschrijft hoe een organisatie test en beslist of ze verder traint, vrijgeeft of toegang uitbreidt.
Waar je op moet letten:
Deployment gates zijn expliciete go/no-go checkpoints gekoppeld aan meetbare drempels.
Voorbeelden van gating-beslissingen:
Ze verkleinen ad-hoc besluitvorming onder lanceringstress.
Red teaming is gestructureerde, adversariële testing—het systeem proberen “kapot” te maken voordat echte gebruikers of aanvallers dat doen.
Een nuttige red team-inspanning doet meestal:
Evaluaties (“evals”) zijn herhaalbare tests die risico-relevante gedragingen meten over modelversies heen.
Goede evals zijn:
Transparantie kan zich richten op methodologie en samenvattende resultaten zonder exploit-recepten te publiceren.
Het is een aanpak waarbij het model wordt getraind om een geschreven set principes (een “constitutie”) te volgen wanneer het beslist hoe te reageren of wanneer te weigeren.
Voordelen:
Beperkingen:
Je kunt risico’s aanzienlijk verlagen met product- en operationele controles, zelfs als het model niet perfect is.
Een praktisch startpakket:
Het werkt het beste als één laag binnen een grotere veiligheidsstack, samen met evals, red teaming en productcontrols.
Streef naar een lus: definieer → test → deploy met guardrails → monitor → verbeter.