28 июл. 2025 г.·8 мин
Дарио Амодеи и задача создания более безопасного передового ИИ
Обзор идей Дарио Амодеи о создании более безопасного передового ИИ: цели выравнивания, оценки, ред‑тиминг, управление и практические предохранители.
Обзор идей Дарио Амодеи о создании более безопасного передового ИИ: цели выравнивания, оценки, ред‑тиминг, управление и практические предохранители.
Дарио Амодеи важен для обсуждений безопасности ИИ потому, что он — один из самых видимых лидеров, утверждающих, что следующий виток мощных систем нужно развивать с учётом работы по безопасности «изнутри», а не навешивать меры после развёртывания. Как генеральный директор Anthropic и заметный голос в дебатах о регулировании и оценке ИИ, он влияет на то, как команды говорят о релиз‑гейтах, измеримых тестах рисков и идее, что инженерия безопасности должна масштабироваться вместе со способностями модели.
«Передовые» (frontier) модели — это те, что ближе всего к краю: крупнейшие и самые способные системы, обученные на огромных объёмах данных и вычислений. На таком уровне модели могут выполнять больше разных задач, следовать сложным инструкциям и иногда проявлять неожиданные поведения.
Передовой масштаб — это не просто «чем больше, тем лучше». Обычно это означает:
Эта статья сосредоточена на общедоступных подходах, ассоциируемых с лабораториями, работающими с передовыми моделями (включая Anthropic): ред‑тиминг, оценка моделей, методы выравнивания в стиле конституции и чёткие правила развёртывания. Она не опирается на частные утверждения и не спекулирует о нераскрытом поведении моделей.
Центральная задача, на которую указывает работа Амодеи, проста в формулировке и сложна в решении: как продолжать увеличивать способности ИИ — потому что в этом есть огромные преимущества — и одновременно снижать риски, которые возникают у более автономных, убедительных и широко применимых систем?
Фраза «более безопасные системы ИИ» может звучать как лозунг, но на практике это набор целей, уменьшающих вред при обучении, развёртывании и обновлении мощных моделей.
Безопасность — общий зонтик: предотвращение причинения моделью вреда людям, организациям или обществу.
Выравнивание означает, что система склонна следовать намеренным человеческим инструкциям и ценностям — особенно в сложных ситуациях, где «правильный» результат явно не прописан.
Злоупотребление сосредоточено на злонамеренном использовании (например, мошенничество, фишинг или создание вредных инструкций), даже если модель работает «как задумано».
Надёжность касается последовательности и корректности: ведёт ли себя модель предсказуемо при похожих запросах и избегает ли она галлюцинаций по критическим фактам?
Контроль — это способность устанавливать границы и удерживать их: чтобы модель не могла легко быть направлена на небезопасное поведение, и операторы могли вмешаться при необходимости.
Краткосрочные риски уже знакомы: дезинформация в масштабе, выдача себя за других и мошенничество, утечки приватной информации, предвзятые решения и небезопасные советы.
Долгосрочные опасения связаны с системами, которые становятся труднее контролировать по мере роста их общих способностей: риск того, что модель начнёт добиваться целей нежелательными способами, противится надзору или облегчает масштабно опасные действия.
Более крупные модели часто не просто «становятся лучше» — у них могут внезапно появляться новые навыки (например, написание убедительных мошеннических схем или последовательное планирование для достижения цели). По мере роста способностей влияние редких ошибок увеличивается, и небольшие пробелы в защитах могут превратиться в пути к серьёзному ущербу.
Представьте бота поддержки клиентов, который уверенно выдумывает политику возвратов и подсказывает пользователям, как обойти проверку. Даже если он ошибается лишь в 1% случаев, при большом потоке это может означать тысячи мошеннических возвратов, потерю доходов и подрыв доверия — превращая проблему надёжности в проблему безопасности и злоупотребления.
Разработка передового ИИ (той, которую ассоциируют с лидерами вроде Дарио Амодеи и компаниями, такими как Anthropic) сталкивается с простым напряжением: по мере повышения способностей модели риски тоже растут.
Большая способность часто означает, что система может писать более убедительные тексты, планировать на большем числе шагов, эффективнее использовать инструменты и лучше подстраиваться под намерения пользователя. Те же сильные стороны могут усиливать и провалы — облегчая генерацию вредных инструкций, способствуя обманоподобному поведению или увеличивая шанс «гладко неправильных» выводов, которые выглядят надёжно.
Мотивы реальны: лучшие бенчмарки, новые функции и быстрые релизы привлекают внимание и доход. Работа по безопасности, напротив, может выглядеть как задержка — запуск оценок, ред‑тимингов, добавление трений в продуктовые потоки или приостановка запуска до прояснения проблем.
Это создаёт предсказуемый конфликт: организация, которая первая выпустит продукт, может выиграть рынок, тогда как та, что выпускает наиболее безопасно, в краткосрочной перспективе может казаться медленнее и дороже.
Полезная формулировка прогресса — не «совершенно безопасно», а «становится безопаснее в измеримых аспектах по мере роста способностей». Это означает отслеживание конкретных показателей — например, как часто модель удаётся склонить к даче ограниченных инструкций, насколько надёжно она отказывается от небезопасных запросов или как она ведёт себя под враждебным промптингом — и требование улучшений перед расширением доступа или автономности.
Безопасность не бесплатна. Сильные предохранители могут снижать полезность (больше отказов), ограничивать открытость (меньше распространения деталей модели или весов), замедлять релизы (больше тестирования и гейтинга) и увеличивать расходы (оценка, мониторинг, человеческий надзор). Основная задача — решить, какие компромиссы приемлемы, и делать эти решения явными, а не случайными.
Передовые модели ИИ не «программируются» построчно. Их «выращивают» через пайплайн стадий — каждая из которых формирует то, что модель усваивает, и каждая вносит свой тип риска.
Обучение похоже на отправку ученика в огромную библиотеку и просьбу впитать, как работает язык, читая почти всё подряд. Модель усваивает полезные навыки (резюмирование, перевод, рассуждение), но также наследует и шум источников: предвзятости, дезинформацию и небезопасные инструкции.
Риск появляется здесь потому, что нельзя полностью предсказать, какие шаблоны модель интернализирует. Даже при аккуратной куртации данных масштаб делает возможным проскальзывание странных поведений — как у пилота, посмотревшего тысячи видеоматериалов полётов, включая несколько плохих привычек.
Дообучение ближе к тренерской работе. Вы показываете примеры хороших ответов, безопасных отказов и полезного тона. Это делает модель значительно удобнее, но может создавать слепые зоны: модель может научиться «звучать безопасно», оставаясь способной быть неэффективной или манипулятивной в краевых случаях.
При увеличении размеров моделей новые способности могут возникать внезапно — как конструкция самолёта, которая ведёт себя по‑разному при натурном испытании, хотя в аэродинамической трубе всё выглядело хорошо. Эти возникающие поведения не всегда плохи, но часто неожиданы, а это важно для безопасности.
Поскольку риски проявляются на нескольких этапах, безопасность передового ИИ опирается на слои: осторожный выбор данных, выравнивание через дообучение, пред‑выпускные тесты, мониторинг после релиза и чёткие контрольные точки. Это больше напоминает авиационную безопасность (проектирование, симуляция, тестовые полёты, чек‑листы, разбор инцидентов), чем одноразовый «штамп безопасности».
Фреймворк безопасности — это письменный сквозной план того, как организация решает, достаточно ли безопасна модель для дальнейшего обучения, выпуска или интеграции в продукты. Главное — он явный: не «мы серьёзно относимся к безопасности», а набор правил, метрик и прав на принятие решений, которые можно проверить и повторить.
Большинство надёжных фреймворков объединяют несколько движущихся частей:
«Чёткие гейты развёртывания» — это чекпоинты принять/отклонить, привязанные к измеримым порогам. Например: «Если модель превышает X по оценке на злоупотребление, мы ограничиваем доступ для проверенных пользователей» или «Если уровень галлюцинаций в критичной домене превышает Y, мы блокируем это применение». Пороговые значения снижают неоднозначность, препятствуют спонтанным решениям под давлением и делают труднее выпустить модель только потому, что она впечатляет.
Читатели, оценивающие поставщика ИИ, должны искать: опубликованные категории оценок, именованных принимающих решения, документированные критерии гейтов (не только обещания), доказательства непрерывного мониторинга после релиза и ясные обязательства о том, что происходит при провале тестов (задержка, ограничение или отмена развёртывания).
Ред‑тиминг — это структурированная попытка намеренно «сломать» систему ИИ — как наём доброжелательных противников, которые ищут слабости до того, как их найдут реальные пользователи (или злоумышленники). Вместо вопроса «работает ли она?» ред‑тимеры спрашивают: «Как это может провалиться и насколько плохо это может быть?»
Стандартный QA обычно следует ожидаемым сценариям: типичные промпты, обычные пользовательские пути и предсказуемые краевые случаи. Атаки же целенаправленно ищут странные, косвенные или манипулятивные входы, которые эксплуатируют паттерны модели.
Это важно, потому что передовые модели могут вести себя аккуратно в демо, но проваливаться под давлением — когда промпты неоднозначны, эмоционально заряжены, многошаговы или задуманы, чтобы обмануть систему и заставить её игнорировать собственные правила.
Тестирование на злоупотребления концентрируется на том, можно ли вынудить модель помогать с вредными целями — мошенничество, поощрение самоповреждения, запросы, нарушающие приватность, или операционные инструкции для неправомерных действий. Ред‑тимы пробуют jailbreak'ы, ролевые сценарии, трюки с переводом и «безвредную рамку», скрывающую опасные намерения.
Тестирование непреднамеренного поведения нацелено на сбои даже при добрых намерениях пользователя: выдуманные факты, опасные медицинские или юридические советы, чрезмерно уверенные ответы или раскрытие чувствительной информации из предыдущего контекста.
Хороший ред‑тиминг заканчивается конкретными изменениями. Результаты могут привести к:
Цель не в совершенстве — а в уменьшении разрыва между «работает большинство времени» и «при провале делает это безопасно».
Оценки моделей — это структурированные тесты, которые задают простой вопрос: по мере роста способностей модели, какие новые виды вреда становятся правдоподобными — и насколько мы уверены, что предохраняющие меры работают? Для команд, строящих передовые системы, оценки — это способ превратить «безопасность» из абстрактного ощущения в то, что можно измерить, отслеживать и использовать для гейтинга релизов.
Одиночные демонстрации — это не оценки. Полезная оценка повторяема: одинаковый набор промптов, одинаковые правила подсчёта, одинаковая среда и чёткое версионирование (модель, инструменты, настройки безопасности). Повторяемость позволяет сравнивать результаты между прогоном обучения и релизами и делает регрессии очевидными, когда обновление модели незаметно изменяет поведение.
Хорошие наборы оценок покрывают несколько типов рисков, включая:
Бенчмарки полезны, потому что стандартизированы и сравнимы, но их можно «натренировать» — модели учатся проходить тесты. Тестирование в реальном мире (включая враждебные и с инструментами сценарии) находит проблемы, которые бенчмарки пропускают — например, инъекции промптов, многошаговое убеждение или сбои, проявляющиеся только при доступе модели к браузингу, исполнению кода или внешним инструментам.
Результаты оценок должны быть достаточно прозрачны, чтобы вызывать доверие — что тестировалось, как оценивалось, что изменилось во времени — без публикации рецептов эксплуатации. Хорошая практика — делиться методологией, агрегированными метриками и очищенными примерами, ограничивая чувствительные промпты, техники обхода и подробные трассы ошибок в контролируемых каналах.
«Конституционный» подход к выравниванию означает обучение модели следовать письменному набору принципов — её «конституции» — при ответе на вопросы или решении, отказываться ли от ответа. Вместо того чтобы полагаться только на тысячи разрозненных правил, модель руководствуется небольшим, явным сводом правил (например: не помогать в преступлениях, уважать приватность, честно признавать неопределённость и избегать инструкций, приводящих к вреду).
Команды обычно начинают с написания принципов простым языком. Затем модель обучают — часто через петли обратной связи — предпочитать ответы, которые лучше соответствуют этим принципам. Когда модель генерирует черновой ответ, её также могут обучать критиковать и перерабатывать собственный вариант относительно конституции.
Ключевая идея — читабельность: люди могут прочитать принципы, обсудить их и обновить. Это делает «намерение» системы безопасности более прозрачным, чем полностью неявный набор выученных поведений.
Письменная конституция делает работу по безопасности более аудируемой. Если модель отказывается ответить, можно спросить: какой принцип вызвал отказ и соответствует ли это вашей политике?
Она также может улучшить согласованность. Если принципы стабильны и обучение их подкрепляет, модель реже будет резко меняться между чрезмерной разрешительностью в одном разговоре и чрезмерной строгостью в другом. Для продуктов это важно — пользователи лучше предсказывают, что система сделает.
Принципы могут конфликтовать. «Быть полезным» может противоречить «предотвращать вред», а «уважать намерения пользователя» — «защищать приватность». Реальные разговоры запутаны, и неоднозначные ситуации — как раз те, где модели склонны импровизировать.
Есть и проблема промптов‑атак: хитрые промпты могут заставить модель переинтерпретировать, игнорировать или разыграть конституцию. Конституция — это руководство, а не гарантия, особенно по мере роста способностей модели.
Конституционное выравнивание лучше рассматривать как слой в большей стековой стратегии безопасности. Оно хорошо сочетается с другими методами, упомянутыми в этой статье — например, ред‑тимингом и оценками моделей — потому что вы можете тестировать, действительно ли конституция даёт более безопасное поведение в полевых условиях и корректировать её, если это не так.
Безопасность передовых моделей — это не только исследовательская задача, но и инженерная задача продукта. Даже хорошо выровненная модель может быть использована во вред, оказаться в краевом случае или комбинироваться с инструментами так, что риск возрастёт. Самые эффективные команды рассматривают безопасность как набор практических контролей, которые формируют, что модель может делать, кто может это делать и с какой скоростью.
Несколько контролей регулярно встречаются, потому что уменьшают вред без требования идеального поведения модели.
Ограничения скорости и троттлинг ограничивают, как быстро кто‑то может искать слабости, автоматизировать злоупотребления или генерировать вредоносный контент в больших объёмах. Хорошие реализации варьируют лимиты по риску: строже для чувствительных эндпоинтов (например, использование инструментов, длинный контекст или функции с высоким уровнем доступа) и адаптивно сужают лимиты при подозрительной активности.
Фильтры контента и исполнение политик служат второй линией защиты. Это могут быть пред‑проверки промптов, пост‑проверки вывода и специализированные детекторы для категорий вроде самоповреждения, сексуального контента с участием несовершеннолетних или инструкций к преступлениям. Главное — проектировать их как «fail‑closed» для высоких рисков и измерять ложноположительные срабатывания, чтобы легитимные сценарии не блокировались постоянно.
Права на использование инструментов важны, когда модель может совершать действия (отправлять письма, выполнять код, доступ к файлам, вызывать API). Безопасные продукты рассматривают инструменты как привилегии: модель должна видеть и использовать только минимально необходимый набор с чёткими ограничениями (разрешённые домены, лимиты трат, ограниченные команды, режимы только для чтения).
Не все пользователи и случаи использования должны иметь одинаковые возможности по умолчанию. Практические шаги включают:
Это особенно важно для функций, увеличивающих рычаги воздействия: автономное использование инструментов, массовая генерация или интеграция в рабочие процессы клиентов.
Контроли безопасности нуждаются в обратной связи. Ведите логи, которые поддерживают расследования (с уважением к приватности), мониторьте паттерны злоупотреблений (попытки инъекции промптов, повторяющиеся срабатывания политик, аномально высокий объём) и создайте чёткий цикл реакции: обнаружение, триаж, смягчение и обучение.
Хорошие продукты позволяют быстро:
Пользовательский опыт — это функция безопасности. Явные предупреждения, подтверждения «вы уверены?» для операций с большим эффектом и настройки по умолчанию, ведущие к более безопасному поведению, уменьшают непреднамеренный вред.
Простые решения — требовать от пользователя проверки действий инструмента перед исполнением или показывать цитаты и указатели неопределённости — помогают людям не переоценивать модель и ловить ошибки на ранней стадии.
Создание более безопасного передового ИИ — это не только проблема проектирования модели, но и проблема операций. Как только система обучается, тестируется и уходит к реальным пользователям, безопасность зависит от повторяемых процессов, которые замедляют команды в нужные моменты и создают ответственность, когда что‑то идёт не так.
Практическая операционная схема обычно включает внутренний механизм проверки, который действует как лёгкая доска релизов. Смысл не в бюрократии; он в том, чтобы решения с высоким влиянием не принимала одна команда под давлением сроков.
Типичные элементы:
Даже сильное тестирование не поймает все сценарии злоупотреблений или возникающее поведение. Реагирование на инциденты — это минимизация вреда и быстрое обучение.
Смысленный инцидентный рабочий процесс включает:
Здесь современные платформы разработки могут помочь на практике. Например, если вы создаёте продукты с ИИ с помощью Koder (платформа vibe‑coding, которая генерирует веб‑, серверную и мобильную часть по чату), операционные практики безопасности вроде снимков состояния и отката напрямую соотносятся с сдерживанием инцидентов: вы можете сохранить известную‑хорошую версию, выпустить меры и быстро откатиться, если мониторинг покажет повышенный риск. Рассматривайте эту возможность как часть ваших гейтов развёртывания — не только как удобную функцию.
Сторонние аудиты и взаимодействие с внешними исследователями добавляют уровень уверенности — особенно для развёртываний с высоким риском. Такие усилия работают лучше, когда они четко очерчены (что тестируется), воспроизводимы (методы и артефакты) и практичны (ясные выводы и отслеживание ремедиаций).
Безопасность передового ИИ — это не только внутренняя задача одной лаборатории. Как только модели можно широко копировать, дообучать и разворачивать в разных продуктах, картина рисков становится проблемой координации: одна аккуратно выпущенная модель не предотвращает, что другой участник — добросовестный или злонамеренный — выпустит менее протестированную версию. Публичные аргументы Дарио Амодеи часто подчёркивают эту динамику: безопасность должна масштабироваться по всей экосистеме, а не только в рамках одной модели.
По мере роста способностей мотивы расходятся. Одни команды ставят скорость выхода на рынок в приоритет, другие — осторожность, многие — где‑то посередине. Без общих ожиданий получается неравномерная практика безопасности, непоследовательные раскрытия и «гонки», где безопасное решение кажется конкурентным недостатком.
Рабочий набор инструментов для управления не требует философского согласия всех — достаточно минимальных практик:
Открытость может повышать подотчётность и исследование, но полный релиз мощных моделей также снижает барьер для злоупотреблений. Сбалансированный путь — селективная прозрачность: делиться протоколами оценок, исследованиями по безопасности и агрегированными выводами, ограничивая детали, которые прямо облегчают злоупотребления.
Создайте внутренний AI‑политический гид, который определяет, кто может одобрять развёртывания модели, какие оценки обязательны, как обрабатываются инциденты и когда приостанавливать или откатывать функции. Если нужен старт, набросайте одностраничный чеклист гейта развёртывания и итерируйте — затем разместите его в командном справочнике (например, /security/ai-policy).
Безопасная поставка ИИ — это не только проблема лабораторий‑лидеров. Если ваша команда использует мощные модели через API, продуктовые решения (промпты, инструменты, UX, права, мониторинг) могут существенно повышать или снижать реальные риски.
Это также важно, если вы быстро создаёте с помощью LLM: платформы вроде Koder могут резко ускорить разработку React‑приложений, Go‑бэкендов с PostgreSQL и Flutter‑клиентов через чат — но скорость помогает только если вы сочетаете её с теми же базовыми практиками: явными определениями рисков, повторяемыми оценками и реальными гейтами развёртывания.
Начните с явного определения рисков. Запишите, как выглядит «плохо» для вашего конкретного использования: небезопасные советы, утечка данных, помощь в мошенничестве, вредоносный контент, чрезмерно уверенные ошибки или действия от имени пользователя, которые не должны выполняться.
Постройте простой цикл: определить → протестировать → выпустить с предохранителями → мониторить → улучшать.
Если вы делаете пользовательские фичи, подумайте о документировании подхода в короткой публичной заметке (или /blog post) и имейте ясный план по масштабированию использования и формированию цен (например, /pricing).
Рассматривайте это как постоянные требования, а не однократную бумажную работу. Команды, которые итеративно работают над измерением и контролем, обычно выпускают быстрее И более надёжно.
Дарио Амодеи — генеральный директор Anthropic и заметный публичный сторонник идеи, что практики безопасности нужно встраивать в разработку очень способных («передовых») ИИ-систем.
Его влияние важно не из‑за единственной техники, а потому что он настаивает на:
«Передовой» (frontier) — это наиболее мощные модели, находящиеся на переднем крае: как правило, обученные на очень больших наборах данных с большим вычислительным ресурсом.
На передовом уровне модели чаще всего:
Это практический набор целей, который уменьшает вред на всех этапах жизненного цикла: обучение, развёртывание и обновления.
На практике «более безопасный» обычно означает улучшение:
При масштабировании могут появляться новые способности (и режимы отказа), которых не было на меньших моделях.
По мере роста возможностей:
Фреймворк безопасности — это письменный, сквозной план, описывающий, как организация проверяет и решает, стоит ли продолжать обучение модели, выпускать её или расширять доступ.
Ищите в нём:
Deployment gates — это явные чекпоинты «впуск/запрет», привязанные к измеримым порогам.
Примеры решений по гейтингу:
Такие пороги уменьшают принятие поспешных решений под давлением релиза.
Ред‑тиминг — это структурированное целенаправленное испытание системы в роли «атаки», чтобы найти её слабости до того, как это сделают реальные пользователи или злоумышленники.
Полезная работа ред‑тимов обычно:
Оценки моделей (evals) — это повторяемые тесты, которые измеряют поведение, релевантное рискам, между версиями модели.
Хорошие evals:
Прозрачность должна показывать методологию и агрегированные метрики, не раскрывая рецептов для эксплуатации.
Это подход, при котором модель обучают следовать письменному набору принципов — «конституции» — при формировании ответов или решении, отказываться ли от ответа.
Плюсы:
Ограничения:
Даже при хорошем выравнивании модель можно злоупотреблять или поставить в краевые случаи, особенно если она связана с инструментами. Практические механизмы контроля часто дают существенно больше безопасности без необходимости идеальной модели.
Стартовый набор:
Лучше использовать этот подход как один слой в общей стековой стратегии безопасности (evals, red teaming, продуктовые ограничения).
Цикл: определить риски → тестировать → выпускать с предохранителями → мониторить → улучшать.