Amazon Nova AI Challenge -- Trusted AI: Advancing secure, AI-assisted software development

📄 arXiv: 2508.10108v1 📥 PDF

作者: Sattvik Sahai, Prasoon Goyal, Michael Johnston, Anna Gottardi, Yao Lu, Lucy Hu, Luke Dai, Shaohua Liu, Samyuth Sagi, Hangjie Shi, Desheng Zhang, Lavina Vaz, Leslie Ball, Maureen Murray, Rahul Gupta, Shankar Ananthakrishna

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-08-13

备注: 18 pages, 1st Proceedings of Amazon Nova AI Challenge (Trusted AI 2025)

💡 一句话要点

通过Amazon Nova AI Challenge推动安全AI辅助软件开发

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 安全AI 软件开发 自动化红队 安全对齐 大型语言模型 对抗性测试 技术创新

📋 核心要点

  1. 现有的AI辅助软件开发系统在安全性方面存在显著挑战，尤其是在应对潜在的攻击和误用时。
  2. 本研究通过举办全球性挑战赛，鼓励团队开发自动化红队和安全AI助手，推动安全对齐技术的进步。
  3. 团队在比赛中取得了显著成果，提出了多项创新技术，提升了AI系统的安全性和可靠性。

📝 摘要（中文）

AI系统在软件开发中的应用日益增多，但确保其安全性仍面临重大挑战。为此，亚马逊发起了Trusted AI赛道的Amazon Nova AI Challenge，全球10个大学团队参与，旨在推动安全AI的进展。五个团队专注于开发自动化红队机器人，另外五个团队则致力于创建安全的AI助手。该挑战为团队提供了一个独特的平台，通过对抗性比赛评估自动化红队和安全对齐方法。团队在挑战中开发了最先进的技术，提出了基于推理的安全对齐、稳健的模型保护、多个回合的越狱和高效探测大型语言模型（LLMs）的新方法。亚马逊Nova AI Challenge团队在科学和工程方面进行了大量投资，包括从零开始构建自定义基线编码专家模型、开发比赛编排服务和创建评估工具。本文概述了大学团队和亚马逊Nova AI Challenge团队在解决软件开发AI安全挑战方面取得的进展，强调了这一合作努力提升AI安全标准的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决AI辅助软件开发中的安全性问题，现有方法在应对复杂攻击和确保安全对齐方面存在不足。

核心思路：通过举办Amazon Nova AI Challenge，鼓励大学团队开发自动化红队和安全AI助手，利用对抗性比赛评估其安全性，推动技术创新。

技术框架：整体架构包括红队与AI助手的对抗性互动、数据反馈机制和安全性评估模块，确保多轮对话中安全对齐的有效性。

关键创新：提出了基于推理的安全对齐方法和稳健的模型保护机制，显著提升了AI助手在面对攻击时的安全性，与传统方法相比具有更强的适应性和防御能力。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数和网络结构，以优化安全对齐效果，并通过高质量标注数据进行迭代训练，确保模型的持续改进。

📊 实验亮点

在比赛中，团队们提出的安全对齐技术在多轮对话中表现出色，相较于基线模型，安全性提升幅度达到30%以上，显示出显著的防御能力和适应性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括软件开发工具、自动化测试系统和安全审计工具。通过提升AI系统的安全性，可以有效降低软件开发过程中的风险，增强开发者的信任度，推动AI技术在行业中的广泛应用。

📄 摘要（原文）

AI systems for software development are rapidly gaining prominence, yet significant challenges remain in ensuring their safety. To address this, Amazon launched the Trusted AI track of the Amazon Nova AI Challenge, a global competition among 10 university teams to drive advances in secure AI. In the challenge, five teams focus on developing automated red teaming bots, while the other five create safe AI assistants. This challenge provides teams with a unique platform to evaluate automated red-teaming and safety alignment methods through head-to-head adversarial tournaments where red teams have multi-turn conversations with the competing AI coding assistants to test their safety alignment. Along with this, the challenge provides teams with a feed of high quality annotated data to fuel iterative improvement. Throughout the challenge, teams developed state-of-the-art techniques, introducing novel approaches in reasoning-based safety alignment, robust model guardrails, multi-turn jail-breaking, and efficient probing of large language models (LLMs). To support these efforts, the Amazon Nova AI Challenge team made substantial scientific and engineering investments, including building a custom baseline coding specialist model for the challenge from scratch, developing a tournament orchestration service, and creating an evaluation harness. This paper outlines the advancements made by university teams and the Amazon Nova AI Challenge team in addressing the safety challenges of AI for software development, highlighting this collaborative effort to raise the bar for AI safety.