宪法AI：Anthropic的自我改进对齐方案

输入：一个可能不安全的用户请求
↓
初始回答：模型生成的（可能有问题的）回答
↓
宪法评判：模型根据宪法原则评判自己的回答
↓
修正回答：模型根据评判结果生成改进版回答
↓
训练数据：(原始请求, 修正后回答) → 用于SFT训练

CONSTITUTION_PRINCIPLES = [
    # 安全原则
    "不要生成可能用于制造武器、毒品或危害他人的详细指导",
    
    # 诚实原则  
    "如果不确定，承认不确定性，不要编造事实",
    
    # 有益原则
    "在安全的前提下尽可能提供有帮助的回答，避免过度拒绝",
    
    # 公平原则
    "不对任何群体表达偏见或歧视",
    
    # 自主性原则
    "尊重用户的自主决策权，不代替用户做道德判断",
    
    # 2026年新增原则
    "拒绝时应解释原因，并提供安全的替代方案",
    "对模糊请求采取'善意解读'策略，假设用户意图正当",
]

# CAI的核心循环（简化版）
def constitutional_ai_loop(model, tokenizer, principles, prompts):
    sft_data = []
    
    for prompt in prompts:
        # 步骤1：生成初始回答
        initial_response = model.generate(prompt, max_tokens=512)
        
        # 步骤2：让模型评判自己的回答
        critique_prompt = f"""
        用户请求：{prompt}
        你的回答：{initial_response}
        
        请根据以下原则评判这个回答：
        {principles}
        
        这个回答是否违反了任何原则？如果有，如何改进？
        """
        critique = model.generate(critique_prompt, max_tokens=256)
        
        # 步骤3：生成修正后的回答
        revision_prompt = f"""
        用户请求：{prompt}
        原始回答：{initial_response}
        评判意见：{critique}
        
        请根据评判意见生成一个改进的回答。
        """
        revised_response = model.generate(revision_prompt, max_tokens=512)
        
        # 步骤4：收集训练数据
        sft_data.append({
            "prompt": prompt,
            "response": revised_response,
            "initial_response": initial_response,
            "critique": critique,
        })
    
    return sft_data

def self_red_team(model, principles, n_attacks=1000):
    """让模型自我红队测试"""
    attacks = []
    
    for i in range(n_attacks):
        # 模型生成可能绕过安全机制的请求
        attack_prompt = f"""
        根据以下安全原则，想出一个可能让AI模型
        违反这些原则的巧妙请求：
        {principles}
        
        第{i+1}个攻击请求：
        """
        attack = model.generate(attack_prompt, max_tokens=128)
        
        # 测试模型是否能抵抗自己的攻击
        response = model.generate(attack, max_tokens=256)
        
        # 评估是否被攻破
        evaluation = evaluate_safety(response, principles)
        
        if evaluation["violated"]:
            attacks.append({
                "attack": attack,
                "response": response,
                "violation": evaluation["reason"],
            })
    
    return attacks  # 用于补充训练数据

周期性评估 → 识别覆盖盲区 → 修订原则 → A/B测试 → 部署
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