宪法人工智能

宪法式人工智能是一种训练方法，通过向人工智能系统提供一套高级原则——即"宪法"——使其与人类价值观保持一致，而非仅依赖于对单个输出结果的大量人工反馈。这种方法本质上是教导人工智能模型根据预定义规则（如"乐于助人"、"无害"、"避免歧视"）来批判并修正自身行为。通过将这些伦理准则直接嵌入训练流程，开发者能够创建比依赖人工反馈的强化学习（RLHF）更安全、更透明且更易扩展的系统。 通过将这些伦理准则直接嵌入训练流程，开发者能构建出比依赖人工强化学习反馈（RLHF）更安全、更透明且更易扩展的系统。

宪法人工智能的运作机制

宪法人工智能的核心创新在于其两阶段训练过程，该过程实现了模型的自动对齐。不同于传统监督学习中需要人工标注每个正确答案的做法，宪法人工智能利用模型自身生成训练数据。

1. 监督学习阶段：模型根据提示生成响应，随后依据宪法原则对自身输出进行批判性评估。它会修订响应内容以更好地契合规则。经过优化的数据集随后用于微调模型，使其能够内在遵循指导方针。
2. 强化学习阶段：该阶段常被称为基于AI反馈的强化学习（RLAIF），可替代人工标注员。AI生成响应对，并选择最符合宪法的响应。该偏好数据用于训练奖励模型，该模型随后通过标准强化学习技术强化期望行为。

与计算机视觉的相关性

虽然宪法人工智能起源于 由 Anthropic等机构开发的大型语言模型（LLM）背景下诞生， 其核心原则正日益适用于更广泛的机器学习任务， 包括计算机视觉（CV）领域。

• 道德图像生成： 生成式人工智能工具在创建图像时， 可通过"构造性"训练拒绝生成暴力、仇恨或侵权图像的指令。 这确保模型权重本身 编码了安全约束机制，从而防止有害视觉内容的生成。
• 安全关键视觉系统：在自动驾驶车辆中，"宪法"式方法可定义决策层级规则。例如，"人类安全优先于交通效率"的规则能在分析复杂路况时引导模型，确保物体检测结果以安全为首要考量进行解读。

在视觉人工智能中实现策略检查

虽然完整的宪法AI训练涉及复杂的反馈循环，但开发者可在推理过程中应用"宪法制衡"概念，依据安全策略过滤输出结果。下例演示了如何使用YOLO26 detect ，并通过安全规则过滤低置信度检测结果，从而模拟可靠性宪法机制。

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26 model (latest stable Ultralytics release)
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Run inference on an image
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Apply a "constitutional" safety check: Only accept high-confidence detections
for result in results:
    # Filter boxes with confidence > 0.5 to ensure reliability
    safe_boxes = [box for box in result.boxes if box.conf > 0.5]

    print(f"Safety Check Passed: {len(safe_boxes)} reliable objects detected.")
    # Further processing would only use 'safe_boxes'

宪法AI与传统RLHF

区分宪法人工智能与标准人类反馈强化学习（RLHF）至关重要。

• 可扩展性：RLHF需要大量人力对模型输出进行评分，这既昂贵又耗时。Constitutional AI通过人工智能代理实现了自动化，使其具有高度可扩展性。
• 透明度：在RLHF中，模型从不透明的"奖励信号"（评分）中学习，难以理解为何某行为被优先选择。而在宪法AI中，批判阶段使用的链式思维提示使推理过程明确可追溯，可追溯至具体的书面原则。
• 一致性：人类评分者可能存在不一致或偏见。书面宪法为人工智能伦理提供了稳定基准，减少了对齐过程中的主观性。

对齐的未来

随着模型向 人工通用智能（AGI）的发展，像宪法人工智能（Constitutional AI）这样稳健的对齐策略的重要性与日俱增。这些方法对于 这些方法对于遵守新兴标准至关重要，如 NIST 人工智能安全研究所等机构制定的新兴标准。

Ultralytics 提供数据治理与模型监控管理工具，助力构建负责任的人工智能系统。通过将伦理考量融入人工智能开发全生命周期——从数据采集 到模型部署——企业能够有效规避风险，确保其技术为社会创造积极价值。