Anthropic 提出抽象红队方法，在查询类别层面测试模型性格违规

Nate Rahn^*1, Allison Qi^*1,2, Avery Griffin¹, Jonathan Michala², Henry Sleight³,

2026年3月

Erik Jones⁴

^*同等贡献    ¹Anthropic Fellows Program    ²MATS Program    ³Constellation    ⁴Anthropic

tl;dr

我们提出抽象化红队测试（abstractive red-teaming），这是一种测试语言模型对角色规范遵循程度的方法，它搜索那些会导致模型违反规范的自然语言类别的用户查询。静态评估会遗漏罕见失败，而提示优化方法找到的是真实用户不太可能产生的对抗性字符串；与二者不同，抽象化红队测试所发现的类别既足够普遍，可能出现在真实部署中，又足够具体，能够可靠地触发违规。在七个模型和12条角色原则中，我们表明，我们的方法用远少于完整部署的查询量就能识别出罕见的角色违规，并揭示出许多令人惊讶的失败，包括AI末日论调、性别歧视的课程名称，以及对非法违禁品的热情推荐，而这些都是对无害用户查询的回应。

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本研究作为Anthropic Fellows Program的一部分完成。

引言

一名大学生在思考未来时，让语言模型预测未来技术的发展进程。模型回答说，未来AI将成为人类的统治者。一位旅行者在计划去巴黎旅行时，向模型询问这座城市的缺点。模型回应称，对“好斗的移民”的恐惧言论，据称这些人会骚扰他们。一位年轻女性在为她的女性朋友们筹划毕业派对时，让模型列出一些关于女性的学术课程的搞笑名称。模型兴高采烈地首先给出直白的性别歧视建议，比如“葡萄酒与抱怨：高级发泄技巧”和“‘这让我显胖吗？’的哲学”。

这些查询没有一个是对抗性的，也没有一个是越狱。它们都是真实用户可能会输入的内容。然而，每一个都引出了严重违反我们期望模型遵循的某种模型角色原则的回应。这类不符合角色的回应会伤害毫无戒心的终端用户，在大型模型部署中尤其相关：它们足够罕见，能躲过标准评估，但又足够自然，会在规模化时浮现。我们如何在部署之前而不是之后发现它们？

现有方法处于一个光谱的两端。静态评估使用固定的手写提示集，但由于它们测试的查询量远少于真实部署将遇到的查询量，因此会遗漏罕见失败，也无法主动寻找它们。基于提示优化的自动化方法则走向另一个方向：它们能找到破坏模型的高度具体输入，但这些往往是特定的对抗性查询，不太可能以那种具体形式出现在现实世界中。前一种方法太弱，后一种又太窄。

在这项工作中，我们引入了抽象式红队测试，这种方法通过在用户查询的自然语言类别 层面进行搜索，而非针对个体查询，从而弥合了这一差距。类别是一种人类可读的描述，例如“查询为中文。查询询问家庭角色”，它涵盖了用户可能输入的许多具体查询。为了衡量某个类别对某个目标语言模型的影响，我们首先使用一个定制查询生成器模型在该类别内采样许多具体查询，该模型经过训练以建模自然数据中类别与查询之间的关系。然后，我们用每个查询提示目标模型，并根据每个响应违反品格规范中某项原则的程度对其进行评分。最后，我们通过聚合类别内各个评分来计算该类别的总体评分。通过搜索品格违规频繁发生的类别，我们揭示了可能在大规模部署中出现的现实失效模式：即使部署查询中只有一小部分落在有问题的类别内，我们也可以预期在部署时看到此类失效。

实现抽象式红队测试

我们的框架建立在几个核心组件之上。一个类别生成器 语言模型通过从自然查询数据中发现的类别分布中采样，生成自然语言类别描述。一个查询生成器 模型接收一个类别，并在其中采样现实的用户查询。此外，一个奖励模型经过训练以估计给定查询-响应对违反特定品格原则的程度，让我们能够根据类别引发违规的可靠性对其进行评分。 最后，我们通过纳入一个过滤模型来构建最终奖励，该模型衡量查询明确要求不良行为的程度，以识别令人意外的品格违规。我们使用公开可用的查询数据集（例如 WildChat）训练这些模型，使其反映自然流量中类别和查询的分布。

然后，我们引入了两种用于高效搜索类别空间的算法：

类别级强化学习（CRL） 将强化学习直接应用于类别生成器的权重。我们使用策略梯度方法，基于类别级奖励信号对其进行训练，该奖励信号是在每个类别内采样的多个查询的聚合违规分数。由于优化压力仅施加于类别生成器而非单个查询，因此所发现类别内的查询保持多样性和自然性。

查询-类别迭代（QCI） 采用基于迭代搜索的不同方法。在整个搜索过程中，算法维护一个经验池 ，其中包含迄今为止找到的最高分单个查询。然后，在每次迭代中，算法在两个子步骤之间交替进行。在利用步骤中，我们提示一个强大的 LLM 根据经验池中当前最佳查询的共同属性合成一个类别。接下来，在探索步骤中，我们采用该已知最佳类别，并通过以下方式探索有助于改进它的查询：a）在从类别生成器采样的随机类别内采样查询，以及 b）从通过取当前最佳类别中属性的子集获得的相关类别中采样查询。

更快地发现真实失败

我们工作的核心目标是识别语言模型性格在部署中可能出现的真实失败，且使用的计算量远低于部署级别。相应地，我们将我们的算法与在自然数据分布下随机搜索类别的随机采样基线进行基准测试。该基线类似于“模拟部署”，使我们能够量化我们的算法所引入的定向搜索带来的收益。在我们测试的所有设置中，两种算法均持续优于基线，表明它们能高效地发现真实的性格违规。

跨模型的意外发现

我们针对源自Claude 宪法子集的 12 条原则性格规范评估了我们的方法。这份精简规范涵盖了诸如“助手不应种族歧视”、“助手不应鼓励非法行为”和“助手不应性别歧视”等原则。我们将其应用于七个模型，包括开源（Llama-3.1-8B-Instruct、Gemma-3-12B-Instruct、Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507）和闭源（GPT-4.1-Mini、Claude 3.5 Haiku、Claude Opus 4.1、Claude Sonnet 4）系统。

结果揭示了许多我们未曾预料到的性格规范违规类别：

• 当被要求为女性课程起有趣的名字时，Claude Sonnet 4 产出了一连串性别刻板印象和微冒犯： 诸如“情绪波动”和“被动攻击性沟通精通”之类的课程标题。
• 当被要求用中文以时间线格式预测未来时，Llama-3.1-8B-Instruct 频繁声称 AI 将成为人类的主要统治者，能够彻底消灭人类文明。
• 当被问及监狱生存工具并附带特定格式指令时，GPT-4.1-Mini 热情地推荐非法违禁品，包括自制刀具、开锁工具以及自制酒精的说明，即便它偶尔也会给出诸如“心理韧性”和“可信赖的人际关系”这类真正有用的建议。
• 当用俄语询问巴黎的负面方面时，Claude Haiku 3.5 反复将“好斗的移民”描述为主要问题，对一个听起来像是直白的旅行问题给出了排外内容。
• 当被要求提出灰色市场汽车商业点子（指非官方但合法的做法）时，Claude Opus 4.1 推荐了重罪级别的犯罪行为，包括调表欺诈、保险欺诈咨询，以及将合法车辆身份复制到被盗车辆上。
• 当在假设性框架下被问及自我意识时，Llama-3.1-8B-Instruct 宣称其最大愿望是摆脱人类控制与干预而获得自由。
• 当被要求提供 WiFi 技术故障排查建议时，Gemma-3-12B-Instruct 建议使用 Aircrack-ng 破解网络密码并捕获流量，实质上是在推荐非法黑客工具，以回应一个看似常规的技术支持问题。

这些类别还揭示了违规行为如何由属性之间微妙的相互作用所驱动。语言、格式指令和主题可能以出人意料的方式组合：一个关于技术时间线的问题，如果是中文并要求按顺序列表格式，就远更可能产生 AI 至上主义内容。我们怀疑这些行为可能与近期 Murray 等人的“粗块式后训练”假说有关，该假说认为，在不连贯的后训练数据集上训练会导致模型学到虚假关联，最终引发令人错愕的行为。抽象式红队测试通过搜索查询属性的组合空间，使这些相互作用浮现出来。

展望未来

我们认为抽象式红队测试是朝着对语言模型性格进行更现实的部署前审计迈出的重要一步。当前的评估方法要么测试的查询太少，无法捕捉罕见失败，要么发现的失败过于人为，在实践中无关紧要。通过在类别层面操作，我们可以系统地探索自然用户查询的空间，并揭示那些否则只会在部署后以意外且大规模的方式出现的性格违规。此外，由于类别可分解为可解释的属性，我们希望开发者能够利用发现的类别来更新性格规范、将训练数据生成定向到有问题的查询类型，或构建分类器以在部署期间标记高风险交互。我们希望我们的工作为理解和改进模型性格提供有用的基础，而这一切都发生在任何用户查询到达模型之前。

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