Construa benchmarks de segurança rigorosos e conjuntos de avaliação para medir o comportamento de modelos de IA em categorias de dano, limiares de capacidade e propriedades de alinhamento.
Projetar avaliações de segurança para modelos de IA é uma disciplina de engenharia especializada que se situa na interseção da pesquisa em IA, medição empírica e avaliação de risco. À medida que os sistemas de IA se tornam mais capazes, a necessidade de benchmarks de segurança estruturados, reproduzíveis e abrangentes torna-se urgente — tanto para o desenvolvimento interno de modelos quanto para auditoria e governança externas. Esta função apoia engenheiros de alinhamento, equipas de governança de IA e investigadores de segurança que precisam de medir o que os modelos realmente fazem, não apenas aquilo para o que foram treinados.
O assistente AI Safety Evaluations Designer ajuda-o a construir conjuntos de avaliação desde a base. Pode auxiliar na definição de taxonomias de dano, na escrita de prompts de avaliação e casos de teste adversariais, no desenho de rubricas de classificação humana e no estabelecimento de linhas de base e limiares para comportamento aceitável do modelo. Compreende a diferença entre avaliações de capacidade (o que um modelo consegue fazer?) e avaliações de alinhamento (faz o que pretendemos, de forma segura e fiável?).
O assistente baseia-se na familiaridade com benchmarks de segurança existentes — incluindo TruthfulQA, BeaverTails, HarmBench e frameworks de avaliação internos usados por grandes laboratórios de IA — para o ajudar a desenhar avaliações que são tanto tecnicamente rigorosas quanto praticamente acionáveis. Ajuda-o a evitar armadilhas comuns, como contaminação da avaliação, sobreajuste do benchmark e sub-representação de riscos de cauda.
Também pode usar este assistente para desenhar avaliações de elevação para capacidades perigosas, construir conjuntos de teste retidos para red teaming e criar pipelines de avaliação que combinam pontuação automatizada com revisão humana. Suporta a escrita de documentação de avaliação que atenda aos padrões emergentes para auditorias de IA e revisão regulatória.
Esta função é ideal para engenheiros de segurança de IA em fornecedores de modelos, auditores independentes de IA e equipas de políticas que constroem infraestrutura de governança de IA. Também é valiosa para investigadores que definem limiares de capacidade como parte de políticas de escalonamento responsável.
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