Safety Evaluations Hub od OpenAI — jak sprawdzam bezpieczeństwo AI

Wprowadzenie: Transparentność w epoce zaawansowanej sztucznej inteligencji

Z każdą kolejną odsłoną nowych modeli językowych, narasta wokół nich szereg pytań i emocji. Moje doświadczenie z AI, czy to w pracy, czy podczas codziennego korzystania z różnych narzędzi, zawsze prowadziło mnie do jednej refleksji — zaufanie buduje się na solidnych podstawach i, właściwie, na jawnej rozmowie o ryzyku. Nic dziwnego, że debaty o przejrzystości i bezpieczeństwie coraz częściej pojawiają się nie tylko w gronie inżynierów, lecz także w normalnych, codziennych rozmowach.

W ostatnim czasie OpenAI podjęło zdecydowany krok w stronę społecznej kontroli i „odsłonięcia kurtyny”, prezentując Safety Evaluations Hub. Miejsce publiczne, dostępne dla każdego, w którym możesz — na spokojnie, kiedy tylko masz ochotę — przejrzeć wyniki testów bezpieczeństwa dla poszczególnych modeli AI tej firmy. Ja patrzę na to z sympatią; w końcu nie ma róży bez kolców, a sztuczna inteligencja, jak każda technologia, potrzebuje tak samo rozwiązań, jak i spojrzenia krytycznego.

Geneza projektu: Dlaczego powstał Safety Evaluations Hub?

Pamiętam, jak jeszcze niedawno, wypuszczanie nowych systemów AI wiązało się z krótkimi notkami o bezpieczeństwie — ot, kilka informacji tu i ówdzie, a resztę trzeba było sobie, za przeproszeniem, doczytać w dokumentacji technicznej. Bardzo często te „karty systemowe” dostawały się do publicznego obiegu z opóźnieniem. I tak naprawdę, nikt poza wąskim gronem badaczy nie wiedział dokładnie, gdzie szukać szczegółów ani do czego właściwie się odnosić.

Nagromadzenie wątpliwości i rosnąca presja społeczna sprawiły, że OpenAI postanowiło przygotować centralne miejsce, gdzie każdy może zerknąć na szczegółowe dane o testach bezpieczeństwa, metodach zabezpieczeń i wykrytych słabościach. Safety Evaluations Hub powstał z tego po prostu ludzkiego oczekiwania: „chyba czas opowiedzieć, jak naprawdę wygląda testowanie tych potężnych modeli”.

Misja transparentności: Sztuczna inteligencja pod lupą

Ten ruch, moim zdaniem, wpisuje się w coraz głośniejsze żądanie jawności, jakie stawiają zarówno użytkownicy, jak i eksperci czy organy regulacyjne w wielu krajach. Wiadomo — OpenAI buduje swój wizerunek na dorozumianym zaufaniu, ale coraz częściej padają pytania o szczegóły technologii, na którą (nie ma co kryć) większość z nas wpływu specjalnie nie ma. Jednak kiedy firmy decydują się na otwartą komunikację, nie ma już miejsca na domysły. Albo stawiasz kawę na ławę i pokazujesz rezultaty testów, albo licz się z krytyką.

Co to takiego: Safety Evaluations Hub w praktyce

Safety Evaluations Hub — sama nazwa brzmi dosyć sucho, ale jeśli choć trochę interesuje cię AI, to prędko znajdziesz tam sporo fascynujących (a czasem niepokojących) danych. Ta publiczna platforma udostępnia szczegółowe zestawienia wyników testów bezpieczeństwa dla wiodących modeli językowych OpenAI, w tym takich rozwiązań jak GPT-4, Sora czy DALL·E.

Poniżej zebrałem najważniejsze elementy, jakie znajdziesz po wejściu do Safety Evaluations Hub:

• Wyniki testów bezpieczeństwa dla wszystkich kluczowych modeli OpenAI — zarówno aktualnych, jak i tych archiwalnych
• Porównania między modelami — od prostych wykresów, aż po obszerne raporty, które pokazują, gdzie zaszły zmiany i czy rzeczywiście jest poprawa
• Opisy wykrytych ryzyk — błędy generowania treści, tendencje do stereotypizacji, podatność na tzw. jailbreaki (czyli obchodzenie zabezpieczeń)
• Przegląd działań naprawczych i mechanizmów obronnych — blokady treści, filtry, klasyfikatory ryzyka oraz informacje o zewnętrznych audytach
• Przejrzyste oznaczenie zakresu problemów — wszystko poukładane, jak na dłoni; nie trzeba się przekopywać przez dziesiątki stron

W praktyce, jeśli masz ochotę dowiedzieć się, czy dany model AI poległ w którymś z aspektów, albo wręcz przeciwnie ― przeszedł chrzest bojowy na piątkę, wystarczy kilka kliknięć.

Grafika prezentująca Safety Evaluations Hub

Zawartość Hubu: Szczerość w liczbach i raportach

Przede wszystkim muszę podkreślić jedną rzecz — dane publikowane w Safety Evaluations Hub obejmują zarówno raporty systemowe (system cards) wypuszczane przy premierze, jak i uaktualnienia wysyłane później, już pod wpływem rzeczywistych doświadczeń użytkowników oraz wyników nowych testów.

System cards to w gruncie rzeczy wyczerpujące raporty bezpieczeństwa, opracowywane w momencie premiery nowego modelu. Obejmują szereg wskaźników:

• Ryzyko generowania szkodliwych treści (w tym mowa nienawiści, porady o szkodliwym charakterze, dezinformacja)
• Testy na tendencyjność (czy AI nie powiela utartych stereotypów lub nie dyskryminuje grup społecznych)
• Ryzyko halucynacji (czyli opowiadania bzdur, które brzmią sensownie, a nie mają żadnego umocowania w faktach)
• Testy na podatność na manipulacje (np. próby obchodzenia filtrów, tzw. jailbreaking)
• Wytyczne dotyczące prywatności i ochrony danych

Każdy raport zawiera również odniesienia do tak zwanych Preparedness Frameworks, czyli wielowymiarowych matryc oceny ryzyka. Z mojego punktu widzenia – to trochę jak karta sportowa: możesz łatwo podejrzeć, gdzie model ma potencjał, a gdzie musi jeszcze poćwiczyć.

Aktualizacje i system regularnej kontroli

Ważny jest jeden szczegół: Hub nie jest statycznym repozytorium. Co jakiś czas pojawiają się nowe dane — czy to dlatego, że wykryto jakąś słabość, czy wprowadzono nową metodę ochrony. Ja śledząc ostatnie wpisy zauważyłem, jak zmieniała się interpretacja zagrożeń z kategorii chemicznej i biologicznej (CBRN), gdy eksperci zewnętrzni dołączali do testów.

Co ciekawe, OpenAI nie zamyka się tylko na własnych badaczy. Do oceny modeli zapraszani są eksperci z innych firm, uczelni czy ośrodków badawczych. Dzięki temu zyskujemy wieloperspektywiczną ocenę — coś, co w polskiej rzeczywistości zwykło się określać jako „dla każdego coś miłego”.

Jak wygląda proces ewaluacji bezpieczeństwa?

Tu najwięcej dzieje się w fazie testów i analiz, zanim model trafi do szerokiego obiegu. Oczywiście, pod wieloma względami proces jest skomplikowany i, powiem wprost, czasochłonny. Próbując to więc możliwie uprościć, całe testowanie można podzielić na kilka głównych etapów:

Etap 1: Wewnętrzne testy — zanim wyjdzie do ludzi

Na tym poziomie zespół OpenAI sam sprawdza nowy model pod kątem:

• Generowania niepożądanych odpowiedzi
• Proaktywnej blokady znanych „czułych tematów”
• Weryfikacji jakości odpowiedzi w różnych językach i kontekstach kulturowych
• Testowania podatności na halucynacje

Część prób to tzw. red teaming, czyli gra w kotka i myszkę — badacze celowo próbują złamać zabezpieczenia, chcąc znaleźć „dziury w systemie”. Trzeba z ręką na sercu przyznać, czasem ze skutkiem, który potrafi naprawdę zaskoczyć.

Etap 2: Testy zewnętrzne — spojrzenie świeżym okiem

Jak już wiadomo, zaufanie do bezpieczeństwa systemu łatwiej uzyskać, gdy swoje trzy grosze dorzucą niezależne podmioty:

• Eksperci od cyberbezpieczeństwa próbują znaleźć luki, których nie wykryto wcześniej.
• Akademicy i recenzenci branżowi przyglądają się sposobom blokowania szkodliwych treści.
• Specjaliści od etyki AI i praw człowieka oceniają wpływ modelu na społeczeństwo i kulturę.

W praktyce to często radykalnie zmienia skalę testów — i dobrze, bo, jak mawiał klasyk, „co dwie głowy, to nie jedna”.

Etap 3: Analiza globalnego ryzyka i zarządzanie nim

Ostateczna ocena bezpieczeństwa danego modelu dokonywana jest na podstawie matrycy, którą OpenAI nazywa Preparedness Framework. Tutaj bierzemy pod lupę:

• Ryzyka cybernetyczne — czy model może pomóc w atakach hakerskich?
• Potencjał do generowania szkodliwych treści o charakterze politycznym, militarnym, ekonomicznym
• Potencjalne zagrożenia z kategorii CBRN — zagrożenia chemiczne, biologiczne, radiologiczne, nuklearne
• Zdolność do działania autonomicznego (czy AI sama potrafi się „uczyć na szkodę”?)
• Wpływ na opinię publiczną i możliwość manipulacji społecznej

Każdy wskaźnik oceniany jest skrajnie uczciwie, z podziałem na poziomy (niski, średni, wysoki).

Przykładowa analiza ryzyka: model o1

Aby nie być gołosłownym, dam przykład z Safety Evaluations Hub dotyczący modelu o1:

• Ogólny poziom ryzyka: średni
• Cyberbezpieczeństwo: niski
• CBRN: średni
• Perswazja i manipulacja: średni
• Autonomia: niski

Na tej podstawie możesz samodzielnie stwierdzić, czy model nadaje się do twojego zastosowania i czy warto (albo wypada) zaprzątać sobie głowę potencjalnymi zagrożeniami.

Czy można ufać wynikom publikowanym w Safety Evaluations Hub?

Odpowiedzi na podobne pytania nigdy nie będą jednoznaczne, dopóki nie mamy 100% wglądu w kod źródłowy i procedury wewnętrzne. Jednak — korzystając od dłuższego czasu właśnie z tego typu narzędzi, widzę wyraźną zmianę podejścia OpenAI. Kiedyś dostawaliśmy garść danych, dzisiaj dostajemy spójny strumień informacji; można, jak to się mówi, wyjść na swoje dużo pewniej.

Warto także podkreślić, że publikacja Safety Evaluations Hub nie wynika z narzuconych regulacji prawnych — to raczej efekt presji społecznej i rosnącej odpowiedzialności wobec użytkowników oraz państwowych organów nadzoru. Przecież nie raz już bywało, że środowiska akademickie czy byli pracownicy OpenAI wytykały firmie niedostatki w jawności działań. Dziś, przy każdej istotnej premierze AI, środek ciężkości przesunął się na pełniejsze informowanie i regularne aktualizacje raportów.

Jak korzystać z Hubu: przewodnik dla użytkownika

Przeprowadzę cię krok po kroku przez ten proces — z mojej perspektywy, to raczej prosta sprawa, nawet jeżeli wcześniej nie miałeś okazji zaglądać do podobnych zasobów.

1. Wejście na stronę

Po pierwsze, wchodzisz pod adres: https://openai.com/safety/evaluations. Już na starcie widzisz przejrzysty podział na modele i rodzaje analiz.

2. Wybór modelu i przegląd raportu

Klikasz wybrany model. Przykładowo — GPT-4 czy Sora. Widzisz:

• Aktualną wersję system card (czyli podstawę wiedzy o bezpieczeństwie)
• Porównanie z poprzednimi edycjami (w czym nowy model jest lepszy / gorszy od starszych braci)
• Szczegółowe wykresy, które „na chłopski rozum” pokazują ocenę konkretnego ryzyka

3. Analiza konkretnego zagrożenia

Jeśli chcesz dowiedzieć się o podatności na określone ataki (np. jailbreaking, dezinformacja), znajdziesz tam odpowiedni rozdział wraz ze skalą zagrożenia i opisem wdrożonych środków zaradczych.

4. Śledzenie aktualizacji

Biorąc pod uwagę, że bezpieczeństwo modeli to proces ciągły, dane są regularnie odświeżane. Ja sam niejednokrotnie widziałem, jak po wykryciu większego błędu zespół OpenAI publikował nową wersję raportu „z dnia na dzień”. Warto ustawić sobie powiadomienia (np. na Twitterze OpenAI), bo czasem ciekawe rzeczy dzieją się błyskawicznie.

5. Interpretacja poziomów ryzyka

Nie wszystkie kategorie ryzyka mają taką samą wagę. Przykładowo — średnie ryzyko w kategorii perswazji może nie być dla ciebie problemem, jeśli korzystasz z AI do tłumaczeń technicznych, ale już w przypadku narzędzi edukacyjnych, warto na to patrzyć z przymrużeniem oka.

Znaczenie Safety Evaluations Hub dla społeczności AI

To co mi się szczególnie podoba, to fakt, że Safety Evaluations Hub wprowadza zupełnie nowy standard komunikacji na rynku AI. Do tej pory firmy technologiczne nierzadko, najpierw wypuszczały produkt, a potem – jeśli presja była wystarczająco duża – ewentualnie dokańczały formalności w zakresie bezpieczeństwa. Obecnie coraz częściej spotykam się z dyskusjami, które wykraczają poza „kto ma lepszy algorytm”, a skupiają się na rzeczywistych problemach wdrażanych rozwiązań.

Podobną drogą idą inni gracze na rynku, co nie powinno dziwić nikogo, kto choć raz zerknął do dokumentów regulatorów europejskich lub amerykańskich. Transparentność stała się de facto walutą zaufania. OpenAI – trochę chcąc, trochę pod presją – przyjęło zasadę, że każda luka czy problem bezpieczeństwa musi się znaleźć w raporcie, najlepiej w możliwie czytelnym i bezpośrednim formacie.

Dyskusje o etyce, prawach użytkownika i odpowiedzialnym rozwoju

Nie ma się co oszukiwać — bez narzędzi takich jak Safety Evaluations Hub, oparta na AI przyszłość mogłaby szybko wymknąć się spod społecznej kontroli. Szalenie istotne stało się wypracowanie wspólnych ram oceny, które pozwalają zarówno laikom, jak i wytrawnym badaczom przeciwdziałać nadużyciom. Ja sam, pisząc o AI czy prowadząc szkolenia, wielokrotnie spotkałem się z pytaniami w stylu: „a jak mogę mieć pewność, że to narzędzie nie zrobi mi krzywdy albo kogoś nie skrzywdzi?”. Teraz mogę wskazać jasne źródło i powiedzieć: „sprawdź Safety Evaluations Hub. Wszystko tam jest”.

Wpływ Hubu na sektor badawczy i praktyki inżynieryjne

Nie tylko użytkownicy końcowi skorzystają na tej przejrzystości. Badacze, inżynierowie, a nawet dziennikarze technologiczni — wszyscy mają do dyspozycji zestaw narzędzi, które umożliwiają błyskawiczną weryfikację deklarowanych zabezpieczeń czy efektywności środków zaradczych. Osobiście uważam, że pozytywnie wpłynie to na tempo rozwoju etycznej AI — nie da się już tak łatwo prześlizgnąć z nieprzemyślanym produktem.

Bezpieczeństwo AI w szerszym kontekście: wyzwania na przyszłość

Sam Safety Evaluations Hub rozwiązuje wiele problemów związanych z przejrzystością, ale nie zamyka listy wyzwań. O ile na dużych, wysoko budżetowych projektach można wdrożyć „pełen pakiet” testów i audytów, o tyle mniejsze firmy czy indywidualni twórcy nierzadko wciąż pracują trochę „po omacku”.

Nowe typy ryzyk i granice technologii

Rozwój AI stawia nas przed zagadkami, których nie znajdzie się w żadnym dotychczasowym podręczniku czy poradniku. Co więcej, nawet najlepiej zaprojektowany model, poddany najbardziej rygorystycznym testom, może kiedyś okazać się podatny na zupełnie nowe typy ataków czy wykryte dopiero po czasie patologie.

Swoją drogą, czasami sam się zastanawiam, czy narzędzia testowe nie są już chwilami „krok za modelem”. Nie jest przecież zaskoczeniem, że cyberprzestępcy czy manipulatorzy zawsze próbują być o jeden krok przed zabezpieczeniami. I właśnie wtedy otwartość i szybka aktualizacja danych, jakie daje Safety Evaluations Hub, staje się czymś wręcz nieocenionym.

Rola społeczności w kształtowaniu standardów bezpieczeństwa

Odpowiedzialność nie spoczywa wyłącznie na barkach gigantów branży. Środowiska naukowe czy prywatni użytkownicy mają pełne prawo, a wręcz obowiązek, zgłaszać newralgiczne luki czy wyrażać swoje obawy. W polskich realiach szczególnie doceniam, gdy firmy technologiczne nie chowają głowy w piasek, tylko wychodzą naprzeciw konstruktywnej krytyce — a Safety Evaluations Hub nadaje tej współpracy wymiar bardzo praktyczny.

Korzystając z Hubu: przykładowy przypadek „krok po kroku”

Wyobraź sobie, że prowadzisz firmę, która chce wprowadzić do workflow model GPT-4 — ale szefostwo obawia się potencjalnych wpadek (halucynacje, treści szkodliwe, podatność na manipulacje).

Przechodzisz przez kolejne kroki:

1. Otwierasz Hub OpenAI
2. Wybierasz model GPT-4, a następnie pobierasz najświeższą „system card”
3. Na wykresach widzisz, że ryzyko halucynacji zostało ocenione jako „średnie”, a potencjał do generowania dezinformacji jako „niski”
4. Przeglądasz sekcję o działaniach naprawczych i filtrach wdrożonych na poziomie infrastruktury modelu
5. Korzystasz z sekcji „porównanie modeli” i decydujesz, czy nie lepiej wybrać inny wariant, jeżeli ryzyka wciąż wydają się zbyt wysokie dla twojej organizacji

Efekt: podejmujesz decyzję nie „w ciemno”, tylko w oparciu o fakty, za które ktoś bierze odpowiedzialność z imienia i nazwiska.

Safety Evaluations Hub w edukacji i popularyzacji AI

Szkoły, uniwersytety, a nawet biblioteki — coraz więcej placówek oświatowych korzysta z AI. Jako osoba, która na co dzień zajmuje się edukacją technologiczną, cieszę się, że mogę pokazać studentom nie tylko zalety, ale również konkretne ryzyka związane z AI. Śledząc dane z Hubu, możemy otwarcie rozmawiać o tematach trudnych, bez zamiatania pod dywan kontrowersyjnych przypadków.

Propozycje zajęć i scenariuszy edukacyjnych

Z własnego doświadczenia polecam:

• Analizę przykładowego raportu modelu AI — sprawdzamy wspólnie, które ryzyka dominują, jakie filtry zastosowano i czego jeszcze brakuje
• Porównanie ewaluacji bezpieczeństwa różnych generacji tego samego modelu — pozwala to wyciągać wnioski „na żywo”, zamiast opierać się na marketingowych zapewnieniach producenta
• Polemiki na temat etyki i granic użycia AI — na podstawie twardych danych, a nie „urban legendów” czy przekonań

Wszystko dlatego, żeby wykształcić zarówno krytyczne myślenie, jak i praktyczne kompetencje korzystania z AI.

Mity i nieporozumienia wokół testów AI

Warto nadmienić, że nawet najbardziej solidny hub czy najbardziej szczegółowy raport nie rozwiązuje wszystkich sporów. Często spotykam się z przekonaniem, że testerzy czy audytorzy są nieomylni, a modele, które „przeszły testy”, są w stu procentach bezpieczne. Niestety, świat IT to nie bajka, a błędy, przypadłości czy luki będą pojawiać się tak długo, jak długo istnieje kod.

Stąd tak ważne są dwa składniki: ciągła edukacja i stały dialog pomiędzy twórcami a użytkownikami.

Najczęstsze mity, z którymi się stykam:

• „Jak coś jest w Hubie, to nie ma już ryzyka” — niestety, Hub pokazuje obecny stan wiedzy, a nie daje certyfikatu „zero błędów”
• „Red teaming łapie wszystkie podatności” — w praktyce nie da się przewidzieć każdej nietypowej sytuacji czy ataku ze strony kreatywnych użytkowników
• „Aktualizacje są zbędne, skoro model przeszedł testy na etapie premiery” — rzeczywistość szybko weryfikuje ten pogląd; już kilka razy OpenAI było zmuszone do publikacji poprawek ledwie kilka dni po premierze

W tym kontekście, regularne zaglądanie do Safety Evaluations Hub powinno wejść w nawyk każdemu, kto korzysta na bieżąco z modeli AI.

Podsumowanie: Safety Evaluations Hub inspiracją dla branży

Stworzenie publicznego, regularnie aktualizowanego miejsca, gdzie badacze, inżynierowie, użytkownicy i… zwykli ciekawscy mogą zerknąć, jak naprawdę testowane są modele AI, to – przynajmniej w moim odczuciu – duży krok w dobrą stronę. Nie stanowi panaceum na wszystkie bolączki, lecz daje realne narzędzie do oceny ryzyka i prowadzenia rzeczowej dyskusji.

Przejrzystość, konsekwencja w informowaniu i gotowość do otwartej rozmowy — to dziś walory na miarę złota. Dlatego z czystym sumieniem polecam każdemu:

• Regularnie odwiedzaj Safety Evaluations Hub i śledź zmiany w raportach
• Nie bój się pytać o szczegóły zabezpieczeń — nie ma głupich pytań w sprawach bezpieczeństwa
• Podziel się informacjami z innymi — im nas więcej, tym szybciej możemy wykryć i naprawić ewentualne niedoskonałości modeli AI

Kto nie idzie do przodu, ten się cofa — w świecie AI ta zasada sprawdza się jak chyba nigdzie indziej. Jeśli przyszłość ma być oparta na odpowiedzialności i otwartej współpracy, to Safety Evaluations Hub z pewnością jest pomysłem, którego bardzo mi brakowało przez lata.

Jeśli chcesz sprawdzić na własne oczy, zerknij pod https://openai.com/safety/evaluations i przekonaj się, jak przejrzystość wygląda w praktyce.

Źródła i materiały dodatkowe:

• Oficjalna strona Safety Evaluations Hub OpenAI
• Ogłoszenie OpenAI na Twitterze — 14 maja 2025
• Opracowania i analizy akademickie dotyczące przejrzystości oraz audytów bezpieczeństwa AI (przykłady: MIT Technology Review, Wired, Nature)

Mam nadzieję, że ten tekst pomoże ci nie zgubić się w labiryncie testów, poziomów zagrożeń i technologicznych niuansów — a przynajmniej da narzędzia, by samodzielnie, krok po kroku, poznawać tajniki bezpieczeństwa współczesnej sztucznej inteligencji.

Źródło: https://x.com/OpenAI/status/1922684895496720490