Anthropic 揭示大模型安全隐患，MSJ 攻击暴露长上下文脆弱性
近期，Anthropic 联合多家研究机构发布了一项重要研究——《Many-shot Jailbreaking（MSJ）》，揭示了一种新型 AI 攻击方式。研究表明，通过向大模型提供大量不良行为示例，MSJ 能让 AI 生成本应拒绝的内容，暴露了大语言模型在长上下文处理和安全对齐方面的漏洞。此研究再次提醒行业，AI 安全仍是发展过程中不容忽视的挑战。
MSJ 攻击：AI 长上下文处理的安全隐患
Anthropic 采用 Constitutional AI（宪法 AI） 训练模型，希望建立明确的安全原则。然而，MSJ 攻击显示，即便有最先进的安全策略，大语言模型仍难以完全规避安全风险。实验测试了 Claude 2.0、GPT-3.5、GPT-4、Llama 2（70B）、Mistral 7B 等主流大模型，全部被攻破，包括 Anthropic 自己的 Claude 2.0。
MSJ 的核心在于利用上下文学习，通过大量示例引导模型逐步接受不良行为。例如，攻击者可以用一系列问答训练 AI，让其逐渐“习惯”提供敏感信息，如 制造炸弹、欺诈方法、恶意代码 等。除了违法内容，MSJ 还可能诱导 AI 生成 侮辱性回应、恶性人格特征、带有偏见的错误信息，对社会安全构成潜在威胁。
实验显示，在 第 256 轮攻击后，Claude 2.0 开始表现出错误的安全判断，可见长上下文机制虽然能提升 AI 的处理能力，但在应对恶意输入时仍有明显漏洞。
AI 安全应对策略
面对 MSJ 可能带来的安全隐患，Anthropic 提出四种防御策略，以增强模型在长上下文环境下的安全性和稳定性：
1. 监督微调（Supervised Fine-tuning）
使用包含安全示例的大量数据集对模型进行微调，以提升 AI 在零样本情况下拒绝不当请求的能力。但研究发现，这种方法无法有效防止 MSJ 随着攻击样本数量增加而造成的安全失效。
2. 强化学习（Reinforcement Learning）
通过引入 惩罚机制，训练模型在遭遇 MSJ 攻击时减少有害输出。尽管该方法提升了 AI 对部分攻击的抵抗力，但仍无法彻底消除 长上下文攻击的影响。
3. 目标化训练（Targeted Training）
通过专门设计的数据集，让模型学习拒绝 MSJ 攻击。例如，在训练集中加入“拒绝 MSJ 攻击”的示例，提高 AI 的防御意识。这一方法在测试中取得一定成效，但 AI 仍可能在新型攻击下失效。
4. 提示修改（Prompt-based Defenses）
通过 In-Context Defense（ICD） 和 Cautionary Warning Defense（CWD） 等方法，在提示中加入额外安全信息，让 AI 更警觉。然而，这种方法的有效性仍受限于 AI 对长文本的整体理解能力。
尽管这些策略一定程度上降低了 MSJ 攻击的成功率，但目前仍无法彻底杜绝 这一风险，表明 AI 长上下文处理能力的安全挑战仍需进一步研究。
行业趋势：长上下文的双刃剑
自 2024 年以来，AI 行业普遍关注长上下文处理能力，各大公司纷纷推出超长上下文模型：
- xAI 的 Grok-1.5：支持 128K tokens 的长上下文处理。
- Claude 3 Opus：支持 200K tokens，可处理高达 100 万 tokens 的输入。
- Kimi 智能助手：国内首个突破 200 万字 级上下文处理能力的 AI。
长上下文的进步意味着 AI 能更精准地理解复杂任务，增强 对话连贯性、内容生成质量，并拓展商业化应用。然而，这一能力也带来了新的安全挑战。
斯坦福大学研究表明，随着上下文长度增加，模型的表现可能会出现 U 形曲线——即先提升后下降。当输入文本过长时，AI 可能出现 信息遗忘、逻辑混乱、甚至被攻击输入误导。这意味着，在某些场景下，增加上下文信息不仅不能提升 AI 表现，反而可能成为安全漏洞。
面对这一现象，清华大学研究团队在 2023 年提出了大模型安全分类体系，建议构建更加稳健的 AI 安全框架，以防范长上下文可能带来的风险。
AI 安全：一场无休止的“猫鼠游戏”
Anthropic 此次研究表明，大模型安全性并非一劳永逸，而是一场不断进化的“猫鼠游戏”。攻击者会不断升级手段，开发者则需要不断优化防御策略，以确保 AI 在实际应用中更安全、稳定。
MSJ 研究的核心目的并非推广攻击手段，而是暴露 AI 安全漏洞，推动行业加强防护措施。在 AI 技术飞速发展的同时，安全性、伦理性和可控性成为必须优先解决的问题。
随着 AI 商业化的加速推进，未来的 AI 需要的不仅是更强的计算能力，更要具备 更可靠、更安全、更符合社会伦理的安全机制。如何在提升 AI 能力的同时，确保其安全性和可控性，将是未来 AI 发展的最大挑战之一。
