紅隊演練：為什麼這對生成式 AI 的準確性與可靠性至關重要

您是否對強大的生成式 AI 感到好奇，卻又擔心潛藏的風險與漏洞？您需要了解的，就是「紅隊演練」（Red Teaming），也被稱為破解測試或提示注入。這是 AI 開發中經常被忽視、卻至關重要的步驟，能有效提升生成式 AI 模型的表現與安全性。

大型語言模型（LLM）具備極大的潛力，因其訓練自龐大的數據集，因此能產生擬真度極高的文本。不過，這些模型有時也會表現出不當行為，例如出現幻覺（生成錯誤資訊）、帶有偏見的內容，甚至仇恨言論。部分生成式 AI 模型更可能輸出有害內容，對個人與社會造成實質風險。

根據《紐約時報》最新報導，AI 聊天機器人已成為散布錯假訊息與操控公眾輿論的有力工具。隨著自然語言處理技術的進步，這些聊天機器人能產出高度擬真、具有說服力的內容，被用於散布假消息、宣傳或惡意訊息，這對品牌信任、資訊傳遞，以及使用者對聊天機器人技術的信心都是嚴重威脅。

因此，負責任且合乎倫理的 AI 開發至關重要，其中必須納入完善的測試、監控與審查機制，確保聊天機器人與其他 AI 模型能真正用於正向、真實的目的。

雖然生成式 AI 能創建圖像、文本乃至影片等多樣內容，具備強大潛力，但也必須正視其內含的偏見或潛在風險，尤其是那些僅需特定提示就可能觸發的不當行為。這正是「紅隊演練」所扮演的角色。

紅隊演練是一項關鍵機制，藉由模擬現實世界中的使用場景與攻擊方式，來測試 AI 模型潛在的漏洞、偏見與弱點，進而確保大型語言模型的穩定性與可信度。

紅隊演練的運作原理

ChatGPT 語言模型的開發公司 OpenAI，已積極採取措施，致力於降低 AI 生成內容中可能出現的有害資訊與偏見語言的風險。透過結合人類專業知識與機器學習演算法，OpenAI 目標是讓 ChatGPT 所生成的回應具備資訊性與實用性，同時過濾掉具傷害性或偏頗的內容。

儘管該公司已制定嚴格政策，明令禁止利用 AI 進行操控或誤導，其也坦言目前的審查工具仍有其局限性——尤其是在非英文語言與政治相關內容上。隨著 ChatGPT 等 AI 模型不斷演進、並逐步改變人類與技術互動的方式，負責任的開發實踐與道德考量已成為推動 AI 創新的關鍵。

大型語言模型的紅隊演練目標

紅隊演練的核心目的是發現大型語言模型（LLM）在輸出內容中潛在的漏洞、偏見與不當行為。由於 LLM 是在大量文本數據上進行訓練，其所生成的內容可能包含敏感或機密資訊、錯誤訊息、歧視言論或其他有害內容。紅隊演練藉由模擬真實世界使用情境，對 LLM 進行嚴格測試與挑戰，以識別這些潛在問題並加以修正。

透過這樣的程序，開發團隊得以確保 LLM 的輸出在安全性、穩定性與完整性上都能達到高標準，避免任何可能對使用者造成傷害，或影響模型可信度的惡意行為。

紅隊演練的實施方式

紅隊演練是一種系統化且全面的測試方式，透過模擬現實場景，驗證生成式 AI 模型是否可能出現失誤或被操弄的狀況。在這個過程中，會有一支由主題領域專家組成的「紅隊」主動挑戰模型行為，設計測試題或提示語來引誘模型做出錯誤反應，並據此提供行為回饋。

這樣的測試有助於揭露模型在訓練過程中可能被忽略的偏差或性能問題，也能協助開發者提前發現並優化模型潛在的弱點。

舉例來說，我們可根據客戶需求組建專屬的紅隊，並結合 Appen 的數據平台資源，有效識別模型在特定專業領域（如數學、醫療、法務等）中的表現盲點與風險。

誰需要紅隊演練？

凡是對應用程式的可靠性、效能要求極高，或對品牌信任有重大影響的情境中，紅隊演練皆扮演關鍵角色：

• 生成式 AI 開發：隨著生成式 AI 應用日益普及，紅隊演練在協助識別模型中的潛在偏誤、漏洞與效能問題方面，變得越來越重要。
• 社群媒體平台：社交平台可透過紅隊演練防範錯誤資訊、仇恨言論或其他有害內容在平台上散布，確保使用者獲得安全健康的線上體驗。
• 客服應用：使用 AI 聊天機器人或虛擬助理處理顧客服務的企業，透過紅隊演練可確保系統回應準確、具實用性並符合品牌立場。
• 醫療產業：AI 在醫療領域的應用日益廣泛，包含協助診斷疾病、判讀醫學影像與預測病患狀況等。紅隊演練可有效確保這些 AI 系統所提供的資訊是可靠且無偏的。
• 金融服務：金融機構常運用生成式 AI 協助進行詐騙偵測、風險評估與投資建議等任務。紅隊演練有助於提前揭露系統潛在的弱點，防止遭到惡意攻擊與資訊誤導。

紅隊演練的好處

紅隊演練在生成式 AI 模型的開發與部署中，具備以下幾項關鍵優勢：

1. 識別潛在漏洞：紅隊演練可協助揭露在開發過程中不易察覺的安全漏洞，有助於確保模型回應不偏離品牌立場與語調，降低對品牌信譽造成損害的風險。
2. 提升模型效能：透過系統性的壓力測試，紅隊演練能明確指出模型待優化的部分，進一步提升模型整體效能與輸出準確性。
3. 增強模型可靠性：藉由識別可能導致錯誤回答或偏誤輸出的根本原因，紅隊演練有助於強化模型的一致性與穩定性。
4. 降低潛在風險：紅隊演練能預先偵測模型可能遭受攻擊的弱點，進而降低模型在實際應用中可能遭遇的資安或合規風險。
5. 具成本效益的測試方式：紅隊演練能模擬真實世界的應用場景，無需實際觸發高風險事件，即可達到驗證與風險評估目的，是一種經濟又安全的測試方法。

與 Appen 合作建立紅隊演練機制

Appen 是全球眾多知名品牌信賴的數據合作夥伴，致力於提供高品質的訓練數據，協助提升機器學習模型的準確性與效能。在生成式 AI 領域，我們提供模型訓練與驗證過程中不可或缺的關鍵人工輸入。若缺乏準確且具相關性的訓練數據，生成式 AI 模型極易產生難以修正的錯誤或偏見。

紅隊演練抗正是我們提供的重要服務之一，能有效強化生成式 AI 模型對風險與不確定性的防禦能力。Appen 的紅隊演練流程由一支嚴選的領域專家團隊執行，透過反覆測試與優化的迭代方式，確保模型生成的內容對使用者來說既安全又可靠。

藉由應用這些先進技術，我們的紅隊演練服務能協助偵測並排除潛在的有害或偏頗內容，打造更準確、更值得信賴的 AI 模型，進而更好地滿足企業與用戶的實際需求。

Appen 紅隊演練的一大優勢，在於我們能依據極為具體的標準組建客製化的 AI 測試與訓練團隊。這表示我們能根據每個專案的獨特條件，精準挑選最適合的專業人員，確保整體流程高效且成果精準，完美對應客戶需求。對於希望降低模型偏誤、錯誤資訊或其他異常行為風險的企業而言，這樣的高度客製化至關重要。

歡迎聯繫我們，了解 Appen 的紅隊演練服務如何幫助您提升模型品質與風險管控能力。

在生成式 AI 發展的浪潮中，紅隊演練將持續扮演不可或缺的角色，是確保 AI 模型安全性、穩定性與長期效能的關鍵策略。隨著技術不斷演進，其重要性將只增不減。