乔治城大学安全与新兴技术中心（CSET）发布了一份关于 AI 红队测试方法的分析，内容涵盖设计考量、威胁模型和工具。该材料将红队测试描述为识别 AI 系统弱点的一种方法，同时指出，不同机构的实施方式差异明显，业界共识性的标准仍然很少。
AI 红队测试这一概念借鉴自传统网络安全领域，即从对抗视角攻击系统，以识别其中的漏洞。将其用于 AI 系统时，这种方法可用于发现模型偏见、安全缺陷、提示注入漏洞、数据泄露风险以及意外输出等问题。不过，按照 CSET 的分析，AI 红队测试在具体执行方式、评估范围、威胁模型定义、所用工具和报告格式等方面，各机构之间差异很大，这限制了评估结果的一致性和可比性。
标准缺位带来了若干运营层面的挑战。第一，AI 开发机构在设计红队测试时缺少可供参照的通用框架，只能由各团队自行摸索方法。这可能影响评估的完整性和效率。第二，不同机构开展的红队测试结果难以相互比较或作为基准。第三，监管和审计机构在核验 AI 系统安全性时，也难以采用统一标准。第四，这还会给红队测试专业人才的培训和认证体系建设带来障碍。
威胁模型的多样性也使标准化更加复杂。AI 系统面临的威胁，会因使用场景、部署环境、用户群体和数据敏感度而显著不同。比如，客服聊天机器人对应的威胁模型，主要关注不当回复、个人信息泄露和品牌声誉受损；而医疗诊断 AI 的威胁模型，则更侧重误诊风险、患者安全、合规要求和数据安全。正是这种强烈的场景依赖性，使得定义一套统一的红队标准变得困难。
工具生态的碎片化进一步加大了标准化难度。当前用于 AI 红队测试的工具包括开源框架、商业平台和自研脚本，各自支持的攻击向量、评估指标和输出格式并不相同。有些工具专注于提示注入测试，有些则侧重模型偏见测量或对抗样本生成。工具之间缺乏互操作性，给开展全面的红队评估设置了障碍。
尽管如此，AI 红队测试的重要性仍在上升。美国、欧盟和英国等主要司法辖区的 AI 监管框架都要求在部署前进行安全评估，而红队测试被视为满足这些要求的核心方法之一。与此同时，随着大语言模型（LLM）能力持续增强，意外风险也在增加，系统性的对抗评估因此更为必要。
标准化的早期进展也已出现。美国国家标准与技术研究院（NIST）已经发布 AI 风险管理框架，一些行业联盟和研究机构也在制定红队测试指南。不过，这些努力仍处于早期阶段，真正实现广泛采用并融入实际工作流程，预计还需要时间。
AI 开发机构不应等待标准完全建立，而应主动采用现有最佳实践，并尽快建设内部红队能力。这包括定义威胁模型、设计多样化攻击场景、将自动化工具与人工评估结合起来、系统记录评估结果，以及建立漏洞优先级排序和修复流程。机构还可以通过与外部红队专家合作、运行漏洞赏金计划、参与社区评估等方式，提升评估的独立性和多样性。
CSET 的分析凸显了 AI 安全生态中的一个关键缺口。尽管红队测试越来越被视为负责任部署 AI 的必要环节，但缺乏标准化方法仍给开发者、运营方和监管者带来不确定性。即便在正式标准尚未形成的情况下，率先投入稳健红队流程的机构，也将更有能力应对不断变化的监管要求，并维持用户信任。共通框架、共享工具和可互操作的评估方法，将是推动 AI 安全实践在全行业扩展的关键。
红队实践的差异性，也反映出 AI 安全作为一门学科仍处于起步阶段。与传统软件安全不同，后者经过数十年发展，已经形成成熟的测试方法和漏洞分类；AI 安全仍在建立基础概念。针对 AI 系统的红队测试，不仅要处理技术漏洞，还要应对行为风险、对齐失败，以及仅凭训练数据或模型架构无法预测的涌现能力。这种复杂性要求评估方法既要严格，也要具备适应性。
对于正在构建 AI 系统的机构而言，当前环境既带来挑战，也带来机会。缺少强制性标准，意味着机构可以根据具体使用场景和风险画像灵活调整红队测试方法。但这种灵活性也意味着，开发者必须自行确保评估方法足够全面，并且经得起检验。红队流程、威胁模型和修复措施的文档记录，将成为向监管机构、客户及其他利益相关方证明尽职尽责的重要依据。
评估方法的成熟度预计会随着时间推移而演进。早期红队工作主要聚焦于明显的安全失败和容易诱发的有害输出。但随着 AI 系统日益复杂，并被部署到更广泛的场景中，评估必须覆盖更隐蔽的偏见、长期行为漂移、多模态交互以及系统级风险。这就需要将技术测试、社会科学研究和领域专业知识结合起来的跨学科方法。
红队测试的经济影响同样值得关注。全面的对抗评估需要在专业人员、工具和时间上投入大量资源。机构必须在彻底开展红队测试的成本，与部署存在未发现漏洞系统的潜在风险之间作出平衡。这一权衡会因应用领域、用户群体和监管环境而不同。医疗、金融和关键基础设施等高风险场景，通常更有理由投入更大规模的红队测试；而风险较低的应用，则可以采用更轻量的方式。
外部红队的角色也在变化。内部团队能够提供有价值的评估能力，但外部专家往往能带来新的视角，并发现内部团队因熟悉系统而容易忽略的漏洞。漏洞赏金计划、第三方审计和社区测试项目在 AI 行业中正变得越来越常见，这与传统软件安全领域的做法相似。不过，这些外部机制的效果，取决于清晰的范围界定、适当的激励安排，以及对报告问题进行分流和处理的健全流程。
