AISafetyLab: AI 안전성 평가 및 개선을 위한 포괄적 프레임워크

초록

AI 모델이 다양한 실제 시나리오에 점점 더 많이 배포됨에 따라, 그 안전성을 보장하는 것은 여전히 중요하면서도 충분히 탐구되지 않은 과제로 남아 있습니다. AI 안전성을 평가하고 강화하기 위한 상당한 노력이 기울여졌음에도 불구하고, 표준화된 프레임워크와 포괄적인 툴킷의 부재는 체계적인 연구와 실질적인 도입에 상당한 장애물로 작용하고 있습니다. 이러한 격차를 해소하기 위해, 우리는 AI 안전성을 위한 대표적인 공격, 방어 및 평가 방법론을 통합한 통합 프레임워크 및 툴킷인 AISafetyLab을 소개합니다. AISafetyLab은 직관적인 인터페이스를 통해 개발자들이 다양한 기술을 원활하게 적용할 수 있도록 하면서도, 향후 발전을 위해 잘 구조화되고 확장 가능한 코드베이스를 유지할 수 있도록 설계되었습니다. 또한, 우리는 Vicuna에 대한 실증 연구를 수행하여 다양한 공격 및 방어 전략의 상대적 효과를 분석함으로써 유용한 통찰을 제공합니다. AI 안전성 분야의 지속적인 연구와 개발을 촉진하기 위해, AISafetyLab은 https://github.com/thu-coai/AISafetyLab에서 공개적으로 제공되며, 우리는 지속적인 유지보수와 개선에 전념하고 있습니다.

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.

AISafetyLab: AI 안전성 평가 및 개선을 위한 포괄적 프레임워크

AISafetyLab: A Comprehensive Framework for AI Safety Evaluation and Improvement

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