AISafetyLab: Un Framework Completo per la Valutazione e il Miglioramento della Sicurezza dell'Intelligenza Artificiale

AISafetyLab: A Comprehensive Framework for AI Safety Evaluation and Improvement

February 24, 2025

Autori: Zhexin Zhang, Leqi Lei, Junxiao Yang, Xijie Huang, Yida Lu, Shiyao Cui, Renmiao Chen, Qinglin Zhang, Xinyuan Wang, Hao Wang, Hao Li, Xianqi Lei, Chengwei Pan, Lei Sha, Hongning Wang, Minlie Huang

cs.AI

Abstract

Man mano che i modelli di IA vengono sempre più implementati in scenari reali e diversificati, garantire la loro sicurezza rimane una sfida cruciale ma ancora poco esplorata. Nonostante siano stati compiuti notevoli sforzi per valutare e migliorare la sicurezza dell'IA, la mancanza di un framework standardizzato e di un toolkit completo rappresenta un ostacolo significativo per la ricerca sistematica e l'adozione pratica. Per colmare questa lacuna, presentiamo AISafetyLab, un framework e toolkit unificato che integra metodologie rappresentative di attacco, difesa e valutazione per la sicurezza dell'IA. AISafetyLab offre un'interfaccia intuitiva che consente agli sviluppatori di applicare agevolmente varie tecniche, mantenendo al contempo una codebase ben strutturata ed estensibile per futuri progressi. Inoltre, conduciamo studi empirici su Vicuna, analizzando diverse strategie di attacco e difesa per fornire preziose informazioni sulla loro efficacia comparativa. Per facilitare la ricerca e lo sviluppo continui nel campo della sicurezza dell'IA, AISafetyLab è disponibile pubblicamente all'indirizzo https://github.com/thu-coai/AISafetyLab, e ci impegniamo a mantenerlo e migliorarlo costantemente.

English

As AI models are increasingly deployed across diverse real-world scenarios, ensuring their safety remains a critical yet underexplored challenge. While substantial efforts have been made to evaluate and enhance AI safety, the lack of a standardized framework and comprehensive toolkit poses significant obstacles to systematic research and practical adoption. To bridge this gap, we introduce AISafetyLab, a unified framework and toolkit that integrates representative attack, defense, and evaluation methodologies for AI safety. AISafetyLab features an intuitive interface that enables developers to seamlessly apply various techniques while maintaining a well-structured and extensible codebase for future advancements. Additionally, we conduct empirical studies on Vicuna, analyzing different attack and defense strategies to provide valuable insights into their comparative effectiveness. To facilitate ongoing research and development in AI safety, AISafetyLab is publicly available at https://github.com/thu-coai/AISafetyLab, and we are committed to its continuous maintenance and improvement.