宪法人工智能

宪法人工智能（CAI）是一种专门的训练方法，旨在通过将预定义原则集——即"宪法"——直接嵌入学习过程，使人工智能（AI）系统与人类价值观保持一致。 与传统方法依赖人工反馈处理每个具体输出不同，CAI使模型能够基于明确规则（如有益性、诚实性、无害性）自主批判并修正行为。该方法通过自动化对齐流程，解决了人工智能安全领域的可扩展性难题，使开发者能够训练出既能胜任辅助任务又遵循伦理准则的系统，同时避免数据标注过程中人类标注者接触有害或令人不安的内容。

机制：监督学习与RLAIF

宪法人工智能的工作流程通常超越标准监督学习范畴，通过整合自我改进循环实现进阶。该过程主要分为两个独立阶段，旨在优化模型的决策能力：

1. 具有自我批判功能的监督学习：模型根据提示生成响应，随后依据其宪章原则对自身输出进行批判。若响应违反规则——例如显现算法偏见——模型将进行修正。此过程可生成高质量的合规示例数据集，用于后续模型训练。
2. 基于AI反馈的强化学习（RLAIF）：在此阶段，模型评估成对响应，并选择更符合宪法的响应。该偏好数据用于训练偏好模型，该模型随后通过强化学习引导主模型。这有效地用AI生成的偏好标签替代了人工偏好标签，从而简化了微调过程。

人工智能制宪 vs. 人权联络论坛

区分计算机辅助学习（CAI）与基于人类反馈的强化学习（RLHF）至关重要，因为它们代表了不同的对齐策略。

• RLHF：依赖人工标注员对模型输出结果进行手动评级。虽然有效，但该过程资源密集且难以扩展。对于必须审查有害内容并将其标记为不安全的标注人员而言，此过程也可能造成心理负担。
• 宪法式人工智能：利用RLAIF实现反馈循环自动化。通过明确定义"宪法"，开发者能获得更高的AI行为透明度。决策规则以清晰的自然语言编写，而非从数千条晦涩的人类评分中隐式学习。这增强了可扩展性和一致性。

实际应用

虽然宪法人工智能起源于 由 Anthropic等机构开发的大型语言模型（LLM）背景下诞生， 其核心原则正日益适用于更广泛的机器学习任务， 包括计算机视觉（CV）领域。

• 道德聊天机器人：计算机人工智能（CAI）被广泛用于训练对话代理，使其拒绝生成仇恨言论、非法行为指南或政治偏颇内容。这确保生成式人工智能工具在公共部署中保持安全，并遵守《欧盟人工智能法案》等法规。
• 安全关键型视觉系统：在 自动驾驶汽车中 "宪法 "方法可以为决策定义分级规则。例如，规定 "人类安全高于交通效率 "的规则可以在分析复杂道路场景时为模型提供指导、 确保物体检测结果 以安全为优先。

在视觉人工智能中实现策略检查

虽然完整的宪法AI训练涉及复杂的反馈循环，但开发者可在推理过程中应用"宪法制衡"概念，依据安全策略过滤输出结果。下例演示了如何使用YOLO26 detect ，并通过安全规则过滤低置信度检测结果，从而模拟可靠性宪法机制。

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26 model (latest stable Ultralytics release)
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Run inference on an image
results = model("https://docs.ultralytics.com/usage/python/")

# Apply a "constitutional" safety check: Only accept high-confidence detections
for result in results:
    # Filter boxes with confidence > 0.5 to ensure reliability
    safe_boxes = [box for box in result.boxes if box.conf > 0.5]

    print(f"Safety Check Passed: {len(safe_boxes)} reliable objects detected.")
    # Further processing would only use 'safe_boxes'

对齐的未来

随着模型向 人工通用智能（AGI）的发展，像宪法人工智能（Constitutional AI）这样稳健的对齐策略的重要性与日俱增。这些方法对于 这些方法对于遵守新兴标准至关重要，如 NIST 人工智能安全研究所等机构制定的新兴标准。

Ultralytics 提供数据治理与模型监控管理工具，助力构建负责任的人工智能系统。通过将伦理考量融入人工智能开发全生命周期——从数据采集 到模型部署——企业能够有效规避风险，确保其技术为社会创造积极价值。