OpenAI 开发了 GPT-Red，一个旨在迭代攻击其他 AI 模型并为其训练生成对抗性数据的 AI 模型。虽然 GPT-Red 在发现漏洞方面取得了显著成功，尤其是在间接提示注入场景中，其表现优于人类，但其报告的低失败率（例如，在直接攻击中为 0.05%）不应直接推断为已部署 AI 代理的安全保证。GPT-Red 的有效性取决于其运行的具体基准和规则集，而这些并不能完全捕捉涉及外部工具和数据访问的真实代理环境的复杂性和潜在风险。 AI
影响 强调了 AI 代理需要强大的、多层次的安全措施，而不仅仅是模型级别的漏洞检测。
排序理由 该项目讨论了一个主要实验室为安全研究开发的新 AI 模型，详细介绍了其功能和局限性。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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