AISafetyLab: Een Uitgebreid Kader voor Evaluatie en Verbetering van AI-Veiligheid

AISafetyLab: A Comprehensive Framework for AI Safety Evaluation and Improvement

February 24, 2025

Auteurs: 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

Samenvatting

Naarmate AI-modellen steeds vaker worden ingezet in diverse real-world scenario's, blijft het waarborgen van hun veiligheid een cruciale maar onderbelichte uitdaging. Hoewel er aanzienlijke inspanningen zijn geleverd om de veiligheid van AI te evalueren en te verbeteren, vormen het ontbreken van een gestandaardiseerd raamwerk en een uitgebreide toolkit aanzienlijke obstakels voor systematisch onderzoek en praktische toepassing. Om deze kloof te overbruggen, introduceren we AISafetyLab, een uniform raamwerk en toolkit dat representatieve aanvals-, verdedigings- en evaluatiemethodologieën voor AI-veiligheid integreert. AISafetyLab beschikt over een intuïtieve interface waarmee ontwikkelaars naadloos verschillende technieken kunnen toepassen, terwijl een goed gestructureerde en uitbreidbare codebase wordt behouden voor toekomstige ontwikkelingen. Daarnaast voeren we empirische studies uit op Vicuna, waarbij we verschillende aanvals- en verdedigingsstrategieën analyseren om waardevolle inzichten te bieden in hun vergelijkende effectiviteit. Om voortdurend onderzoek en ontwikkeling in AI-veiligheid te faciliteren, is AISafetyLab publiekelijk beschikbaar op https://github.com/thu-coai/AISafetyLab, en zijn we toegewijd aan de continue onderhoud en verbetering ervan.

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.