宪法 AI 旨在使 AI 模型与人类价值观对齐

人工智能 (AI) 正迅速成为我们日常生活中不可或缺的一部分。它已被集成到医疗保健、招聘、金融和公共安全等领域的工具中。随着这些系统的扩展，关于其道德和可靠性的担忧也随之而来。

例如，有时在未考虑公平性或安全性的情况下构建的AI系统可能会产生有偏见或不可靠的结果。这是因为许多模型仍然缺乏一种有效的方法来反映和保持与人类价值观的一致性。

为了应对这些挑战，研究人员目前正在探索一种被称为 宪法AI 的方法。简而言之，它将一套书面的原则引入到模型的训练过程中。这些原则帮助模型评估自身的行为，减少对人类反馈的依赖，并使响应更安全、更易于理解。

到目前为止，这种方法主要用于 大语言模型 (LLM)。然而，同样的结构可以帮助指导 计算机视觉 系统在分析视觉数据时做出符合道德的决策。

在本文中，我们将探讨宪法AI的工作原理，查看实际案例，并讨论其在计算机视觉系统中的潜在应用。

图1. 宪法AI的特征。图片由作者提供。

Link to this section什么是宪法AI？#

宪法AI是一种 模型训练 方法，通过提供一套明确的道德规则来指导AI模型的行为。这些规则就像行为准则一样。模型不再依靠推测什么是可接受的，而是遵循一套书面原则，这些原则会在 训练 期间塑造其响应。

这一概念由 Anthropic 提出，这是一家专注于AI安全的研究公司，他们开发了Claude LLM系列，旨在使AI系统在决策制定方面更加自我监督。

模型不再仅仅依赖人类的反馈，而是学会根据一套预定义的原则来批判和完善自己的响应。这种方法类似于法律体系，法官在做出判决前会参考宪法。

在这种情况下，模型既是法官也是学生，使用同一套规则来审查和完善自己的行为。这一过程加强了AI模型的对齐，并支持开发安全且 负责任的 AI系统。

Link to this section宪法AI是如何工作的？#

宪法AI的目标是通过遵循一套明确的书面规则，教会AI模型做出安全且公平的决策。以下是该过程如何运作的简要分析：

• 定义宪法： 创建一份模型应遵循的书面伦理原则列表。宪法概述了AI应避免的事项以及它应反映的价值观。
• 使用 监督 示例进行训练： 向模型展示遵循宪法的示例响应。这些示例有助于AI理解什么是可接受的行为。
• 识别和应用模式： 随着时间的推移，模型开始掌握这些模式。它学会了在回答新问题或处理新情况时应用相同的价值观。
• 批判和完善输出： 模型根据宪法审查并调整自己的响应。这个自我审查阶段帮助它在不完全依赖人类反馈的情况下进行改进。
• 产生对齐且更安全的响应： 模型从一致的规则中学习，这有助于减少偏见并提高在实际应用中的可靠性。这种方法使其更符合人类价值观，也更容易管理。

图 2. 使用 Constitutional AI 训练模型的概述。

Link to this section道德AI设计的核心原则#

为了让AI模型遵循 道德规则，必须先明确定义这些规则。谈到宪法AI时，这些规则基于一套核心原则。

例如，以下是构成有效AI宪法基础的四项原则：

• 透明度： 模型得出答案的过程应易于理解。如果响应基于事实、估计或模式，它对用户来说应该是透明的。这建立了信任，并帮助人们判断他们是否可以信赖模型的输出。
• 平等： 响应在不同用户之间应保持一致。模型不应根据个人的姓名、背景或位置而改变输出。平等有助于防止偏见并促进平等对待。
• 问责制： 应该有一种方法来追踪模型的训练方式及其行为的影响因素。当出现问题时，团队应该能够找出原因并加以改进。这支持了透明度和长期的问责制。
• 安全性： 模型需要避免产生可能导致伤害的内容。如果请求导致风险或不安全的输出，系统应该能够识别并停止。这既保护了用户，也保护了系统的完整性。

Link to this section大语言模型中宪法AI的示例#

宪法AI已从理论走向实践，目前正逐步应用于与数百万用户交互的大型模型中。最常见的两个示例是来自 OpenAI 和 Anthropic 的LLM。

虽然这两个组织在创建更符合道德的AI系统方面采取了不同的方法，但它们有一个共同的理念：教会模型遵循一套书面的指导原则。让我们仔细看看这些示例。

Link to this sectionOpenAI的宪法AI方法#

OpenAI引入了一份名为“模型规范”(Model Spec) 的文档，作为其ChatGPT模型训练过程的一部分。这份文档就像一部宪法。它概述了模型在响应中应追求的目标，包括乐于助人、诚实和安全等价值观。它还定义了什么被视为有害或误导性的输出。

该框架已被用于通过根据规则匹配程度对响应进行评级，从而微调OpenAI的模型。随着时间的推移，这有助于塑造 ChatGPT，使其产生更少的有害输出，并更好地与用户的实际需求保持一致。

图3。ChatGPT使用OpenAI的模型规范进行响应的示例。

Link to this sectionAnthropic的道德AI模型#

Anthropic的模型Claude所遵循的宪法基于来自《世界人权宣言》、Apple服务条款等平台指南以及其他AI实验室研究的伦理原则。这些原则有助于确保Claude的响应是安全的、公平的，并与重要的人类价值观保持一致。

Claude还使用了来自AI反馈的强化学习 (RLAIF)，即根据这些道德准则审查和调整自己的响应，而不是依赖 人类反馈。这一过程使Claude能够随着时间的推移不断改进，使其更具可扩展性，并更善于提供有益、合乎道德且无害的答案，即使在棘手的情况下也是如此。

图4。了解Anthropic的宪法AI方法。

Link to this section将宪法AI应用于计算机视觉#

由于宪法AI正积极影响语言模型的行为，这自然引出了一个问题：类似的方法能否帮助基于视觉的系统更公平、更安全地进行响应？

虽然 计算机视觉模型 处理的是图像而不是文本，但对道德指导的需求同样重要。例如，公平性和偏见是需要考虑的关键因素，因为这些系统在分析视觉数据时，需要经过训练以平等对待每一个人，并避免有害或不公平的结果。

图5. 与计算机视觉相关的伦理挑战。图片由作者提供。

目前，宪法AI方法在计算机视觉中的应用仍处于探索阶段，且该领域的研究正在持续进行中。

例如，Meta最近推出了 CLUE，这是一个将类似宪法的推理应用于图像安全任务的框架。它将广泛的安全规则转化为多模态AI（能够处理和理解多种数据类型的AI系统）可以遵循的精确步骤。这有助于系统更清晰地推理并减少有害结果。

此外，CLUE通过简化复杂的规则使图像安全决策更加高效，从而允许AI模型快速准确地采取行动，而无需大量的人工输入。通过使用一套指导原则，CLUE在确保高质量结果的同时，使图像审核系统更具可扩展性。

Link to this section关键要点#

随着AI系统承担更多的责任，重点正从它们“能做什么”转向“应该做什么”。这种转变至关重要，因为这些系统正被用于直接影响人们生活的领域，如医疗保健、执法和教育。

为了确保AI系统采取适当和合乎道德的行为，它们需要一个稳固且一致的基础。这个基础应优先考虑公平性、安全性和信任。

一份书面宪法可以在训练期间提供这种基础，从而指导系统的决策过程。它还可以为开发人员提供一个框架，用于在部署后审查和调整系统的行为，确保它继续保持与其设计初衷一致的价值观，并使其在出现新挑战时更易于适应。

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