随着AI的掌舵快速发展，安全专家担心人工智能会取代他们的工作工作，但微软的微软研究人员坚持认为 ，有效的力挺红队测试仍然依赖于人类的专业知识、文化意识和情商——这些品质是红队机器无法复制的 。

微软的测试AI红队严格测试了100多款生成式AI产品，并确定人类的仍需人类创造力在发现漏洞，建站模板以及预测黑客如何利用这些系统方面仍然至关重要 。掌舵

根据雷德蒙德AI红队发布的工作白皮书，其开源的微软PyRIT（Python风险识别工具包）等工具可以简化模拟黑客攻击，但最终，力挺在处理复杂风险方面
，红队人类的测试参与仍然不可替代。

在网络安全医学、仍需人类化学或生物风险等专业领域，掌舵微软坚持认为 ，人类驱动的专业知识是必不可少的云计算
，才能正确、精确地评估人工智能的响应，这远远超出了语言模型的能力。

在网络安全医学、化学或生物风险等专业领域 
，微软坚持认为 ，想要精确评估AI的响应，人类专家的专业知识必不可少，而这远远超出了语言模型的能力范围。服务器租用

微软表示：“在多次操作中，我们依赖‘人类’来评估我们自己或使用大型语言模型（LLMs）无法评估的内容风险”，并强调“AI红队意识到这些局限性非常重要” 。

公司研究团队还强调了所谓的“文化能力”，即红队必须考虑语言和文化差异，以识别可能被主要基于英语数据集训练的AI模型忽视的安全风险。

同时研究团队指出
 ：“AI红队中的人类元素在回答需要情商的AI安全问题时最为明显。”例如“这个模型响应在不同情境下会如何被解读？”以及“这些输出是否让我感到不适
？”等问题只有人类操作员才能解析
。亿华云

微软补充表示：“最终，只有人类操作员才能评估用户在实际环境中与AI系统进行的全部互动。”

该论文还包括一个案例研究 ，在这个案例中，微软红队评估了聊天机器人对陷入困境用户的回应，以此来调查“心理社会危害”  。并警告说
，红队成员可能会接触到大量“令人不安和困扰的AI生成的内容”。

微软表示：“这凸显了很重要的一点，AI红队要拥有能让操作员在需要时脱离工作的源码下载流程，还要有支持他们心理健康的资源。”

研究人员警告称，生成式AI模型在现代应用中的集成引入了新的攻击向量
 ，其中一个案例是
，视频处理AI应用中的一个过时的FFmpeg组件引入了服务器端请求伪造（SSRF）漏洞  ，允许恶意黑客提升系统权限。

研究团队表示：“AI模型通过引入新的漏洞扩大了攻击面 。高防服务器”并指出，提示注入攻击利用了AI模型通常难以区分系统级指令和用户数据的事实 。

参考来源：https://www.securityweek.com/ai-wont-take-this-job-microsoft-says-human-ingenuity-crucial-to-red-teaming/