人工智慧紅隊測試的人性因素:社會和協作計算的觀點

核心概念

人工智慧系統的廣泛應用和相對不可預測的性質,使得設計者和開發者很難預料所有可能的用途和後果。紅隊測試是一種結構化的過程,用於探測人工智慧系統和產品,以識別有害的能力、輸出或基礎設施威脅。然而,紅隊測試涉及的人性因素,如測試人員的選擇、偏見和盲點,以及接觸有害內容對測試人員的心理影響,都需要更深入的研究和理解。

摘要

本文探討了人工智慧紅隊測試的人性因素,並從社會和協作計算的角度提出了相關的觀點。

首先,文章指出,隨著機器學習應用程序(尤其是那些由大型語言模型驅動的應用程序)變得越來越普及,研究人員已經研究了如何在遵守負責任的人工智慧標準的同時將這些技術整合到我們的生活中。由於人工智慧系統的廣泛應用和相對不可預測的性質,設計者和開發者很難預料所有可能的用途和後果。例如,生成式人工智慧工具已被證明會重現關於性別和種族的隱含刻板印象。

為了應對這些人工智慧系統造成的危害,許多領先的人工智慧公司(如OpenAI、Google、Microsoft和Anthropic)已經在其負責任的人工智慧倡議中採用了紅隊。紅隊測試被定義為"一個結構化的過程,用於探測人工智慧系統和產品,以識別有害的能力、輸出或基礎設施威脅"。然而,紅隊測試的定義和方法隨著實踐的發展而不斷變化,受到各個領域的進步和見解的影響。例如,Anthropic正在使用眾包工人來測試人工智慧系統,試圖使其生成有害內容。

紅隊測試涉及的人性因素,如測試人員的選擇、偏見和盲點,以及接觸有害內容對測試人員的心理影響,都需要更深入的研究和理解。紅隊測試的範圍因應用而有所不同,而紅隊測試的工作實踐和職業危害也可能因所嵌入的勞動安排而有很大差異。紅隊倡議依賴合同專家、永久員工、志願者、眾包工人和最終用戶。紅隊人員的身份和組織背景可能會以微妙和意想不到的方式影響人工智慧系統。因此,有必要對紅隊測試的社會技術生態系統進行全面的研究,包括從事工作的人、他們的方法和手段,以及他們的組織環境。

此外,重複接觸有害內容已被證明會對眾包工人和內容審核人員造成心理傷害。因此,在未來的研究中,有必要將紅隊人員的福祉置於中心位置。

本文旨在勾勒人工智慧紅隊測試不斷變化的景觀,並從當代和歷史的角度進行探討。我們將探索紅隊測試中的利益相關者角色,確定從業者的需求,並解決工人安全和福祉方面的問題。通過我們的討論和協作活動,我們的目標是:1)建立一個人工智慧紅隊測試研究網絡,促進研究人員和從業者之間的跨學科合作;2)整理出一份非正式的後續研討會報告,供從業者和研究人員參考。

统计

人工智慧系統的廣泛應用和相對不可預測的性質,使得設計者和開發者很難預料所有可能的用途和後果。
生成式人工智慧工具已被證明會重現關於性別和種族的隱含刻板印象。
重複接觸有害內容已被證明會對眾包工人和內容審核人員造成心理傷害。

引用

"紅隊測試被定義為'一個結構化的過程,用於探測人工智慧系統和產品,以識別有害的能力、輸出或基礎設施威脅'。"
"紅隊測試涉及的人性因素,如測試人員的選擇、偏見和盲點,以及接觸有害內容對測試人員的心理影響,都需要更深入的研究和理解。"
"重複接觸有害內容已被證明會對眾包工人和內容審核人員造成心理傷害。"

从中提取的关键见解

The Human Factor in AI Red Teaming: Perspectives from Social and Collaborative Computing

by Alice Qian Z... 在 arxiv.org 09-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2407.07786.pdf

更深入的查询

如何在紅隊測試中平衡技術需求和人員福祉?

在紅隊測試中，平衡技術需求和人員福祉是一項挑戰，因為這兩者常常存在潛在的衝突。首先，紅隊測試的主要目的是識別和減少人工智慧（AI）系統中的潛在風險和漏洞，這需要技術專家進行深入的測試和分析。然而，這些測試往往涉及到接觸有害內容，可能對紅隊成員的心理健康造成負面影響。因此，為了平衡這兩者，組織應該採取以下幾個策略：

設計安全的測試環境：確保紅隊成員在進行測試時有適當的支持系統，包括心理健康資源和安全的工作環境，以減少接觸有害內容的頻率和強度。

提供心理健康支持：定期提供心理健康檢查和輔導服務，幫助紅隊成員應對可能的心理壓力和創傷，並促進他們的整體福祉。

制定明確的測試範圍：在進行紅隊測試之前，明確界定測試的範圍和目標，避免不必要的風險暴露，並確保測試活動不會對紅隊成員造成過度的心理負擔。

促進開放的溝通：鼓勵紅隊成員分享他們的經驗和感受，並在團隊內部建立一個支持性和包容性的文化，以便及時識別和解決潛在的福祉問題。

通過這些措施，組織可以在滿足技術需求的同時，優先考慮紅隊成員的福祉，從而提高紅隊測試的整體效果和可持續性。

紅隊測試的歷史經驗如何為當前的實踐提供借鑑?

紅隊測試的歷史經驗為當前的實踐提供了寶貴的借鑑，特別是在理解其社會技術背景和演變過程方面。最早的紅隊測試起源於軍事領域，旨在模擬敵方行動以評估防禦能力。這一歷史背景強調了以下幾個關鍵點：

模擬對抗性行為：歷史上的紅隊測試強調了模擬對抗性行為的重要性，這一理念在當前的AI紅隊測試中同樣適用。通過模擬潛在的攻擊者行為，紅隊可以更有效地識別AI系統中的漏洞和風險。

跨學科合作：歷史經驗顯示，紅隊測試的成功往往依賴於不同領域專家的合作。在當前的AI紅隊實踐中，結合計算機科學、社會學、心理學等多學科的知識，可以更全面地理解AI系統的影響和風險。

持續改進的過程：紅隊測試的歷史也表明，這是一個持續改進的過程。隨著技術的發展和新威脅的出現，紅隊測試的策略和方法必須不斷調整和更新，以保持其有效性。

倫理考量：歷史上的紅隊測試也引發了對倫理的討論，尤其是在涉及人員福祉和社會影響時。當前的AI紅隊實踐應該借鑑這些經驗，重視倫理考量，確保測試過程不會對個人或社會造成不必要的傷害。

總之，紅隊測試的歷史經驗為當前的實踐提供了重要的指導，幫助我們更好地理解如何在快速變化的技術環境中有效地進行風險評估和管理。

人工智慧系統的安全性和可靠性如何與人類的創造力和同理心相結合?

人工智慧系統的安全性和可靠性與人類的創造力和同理心之間的結合是當前AI發展中的一個重要課題。這種結合可以通過以下幾個方面來實現：

人機協作：將人類的創造力和同理心融入AI系統的設計和開發過程中，可以提高系統的安全性和可靠性。例如，設計AI系統時，開發者可以考慮用戶的需求和情感，從而創造出更具人性化的交互體驗，減少誤用和濫用的風險。

倫理框架的建立：在AI系統的開發中，融入倫理考量和同理心可以幫助識別和減少潛在的偏見和不公正。這不僅提高了系統的可靠性，還能增強用戶對AI系統的信任，從而促進其安全使用。

創新解決方案的開發：人類的創造力可以用來設計新的安全機制和防護措施，以應對不斷演變的威脅。例如，通過創新的算法和技術，開發者可以設計出更有效的紅隊測試方法，從而提高AI系統的安全性。

持續的反饋機制：建立持續的反饋機制，使AI系統能夠從用戶的反應中學習和改進，這樣可以更好地結合人類的同理心和創造力，進一步提升系統的安全性和可靠性。

總之，人工智慧系統的安全性和可靠性可以通過與人類的創造力和同理心相結合來實現，這不僅能提高系統的性能，還能促進更負責任和可持續的AI發展。