近年来，人工智能技术快速发展，逐渐渗透到各个行业和领域。然而，随着其影响力的扩大，对人工智能系统的安全性和可靠性提出了更高的要求。著名数学家陶哲轩提出了一个启发性的观点，即借鉴网络安全领域“红队”和“蓝队”的二元对立关系，对人工智能工作流程进行优化与安全保障，这一方法为AI的开发与应用提供了有益的框架。红队和蓝队的概念源自网络安全行业，蓝队的任务是构建安全、稳固的系统，而红队的职责则是模拟攻击，识别系统中的漏洞和弱点。两者虽然目标不同，却互为补充，形成一种动态、循环的安全防护机制。在人工智能领域，这种对立且互补的关系同样适用。
陶哲轩指出，在AI的创建过程中，通常将人工智能工具视为蓝队成员——即直接生成代码、文本、图像或数学证明，旨在替代或辅助人类完成某项任务。然而，考虑到当前人工智能工具的输出可能存在不稳定性和不透明性，仅依赖其作为蓝队的核心力量存在潜在风险。他建议，更为妥当的做法是将人工智能配置为红队的角色，专注于检测和反馈蓝队（通常是人类专家）生成的内容中可能存在的错误和漏洞。这样，人工智能成为一种辅助的批判性力量，通过广泛的知识覆盖和快速反馈能力，帮助人类团队识别问题，而不是直接参与初始内容的生成。陶哲轩强调，蓝队的输出质量决定了整个系统的安全水平，一处薄弱环节都会导致整体失效，甚至因强有力组件带来的错觉而放松警惕。红队的贡献则具有累积性，发现的每一个漏洞，无论严重与否，都能促使蓝队改进系统，增强其防护能力。
红队成员的多样性及不同水平的参与者在此过程中尤为重要，但需确保其贡献能够被更资深成员筛选与整合，以防低质量的反馈干扰核心任务。因此，红队成员的作用是拓展和完善监控视角，而非取代核心的安全保障。陶哲轩还将红队与蓝队的概念推广到数学研究和软件工程等多个领域。在数学中，蓝队对应提出创新、积极解决问题的“乐观派”，红队则是怀疑、验证以及指出潜在错误的“悲观派”。他认为，强有力的合作团队通常包含数量相当的乐观派和悲观派相互制衡，才能在促进创新的同时保持严谨和有效校验。陶哲轩自己的经验也表明，他既充当过乐观派也扮演过悲观派，甚至两者兼具。
软件开发中，蓝队是编写和设计新代码的团队，红队则展开测试及质量保障工作。将人工智能工具投入至红队角色，与软件工程中的测试自动化理念相似，不是替代开发人员，而是补充测试的广度和深度。将人工智能作为红队使用，对于当前人工智能技术的不成熟阶段来说，是较为稳妥和有效的策略。陶哲轩个人在使用人工智能辅助撰写文本、数学证明及代码时亦发现，人工智能能够提供若干不同视角和反馈意见，尽管他并非完全采纳所有建议，但确实从中汲取了许多有价值的改进建议。这种方法虽然没有直接自动生成完整作品那样引人注目，却显著提升了作品的可靠性和质量。此外，陶哲轩的看法也得到了实际工作的证实。
某些新闻机构已采用大型语言模型（LLM）作为红队工具，辅助进行质量控制和事实核查，从而减少了发布错误信息的风险。同时，也有研究指出，过多低质量的自动生成报告可能会影响红队的效率，因此保留经验丰富成员对于过滤信息至关重要。基于红队／蓝队二元性，人工智能系统设计应注重如何协调两者的能力，打造既有创新能力又能自我检验的生态。未来人工智能工具可能会更加擅长批判性分析和漏洞检测，成为红队中的关键角色，而人类专家则承担复杂创造性任务，确保系统安全稳定。结合机器与人类的优势，不断完善反馈机制，才能推动AI系统向更高标准迈进。陶哲轩还引入了数学逻辑中的相关思想，探讨证明与反驳的内在对称性，启示了如何用形式逻辑支持蓝队与红队之间的合作。
正如构造性逻辑强调证明过程，而对构造性逻辑的补充部分重视反证过程，AI系统的设计同样需要平衡这一对立关系，实现兼顾创新与质疑的动态平衡。此外，陶哲轩的论述启发我们思考团队合作中的心态分布——乐观派和悲观派的平衡既利于提出大胆假设，也推动严谨审查。将此思想应用于AI研发，不仅是技术策略，更是文化塑造。自然，红队工具与蓝队工具之间并非水火不容，而是相辅相成、相互促进。对人工智能而言，主动生成内容的蓝队功能需要红队的及时反馈，以避免潜在错误流入真实环境，防止技术风险引发严重后果。现实中，无论是代码生成、文本撰写还是数学论证，均需要经过严格校验与多轮优化。
人工智能作为红队成员，在发现语义漏洞、逻辑矛盾甚至代码缺陷时，可以大幅加快反馈周期，降低人力成本，为迭代提供可靠支撑。同时，将人工智能置于红队方阵，还能有效缓解过度依赖AI自动生成所带来的安全隐患，促使人机协同更加牢靠。陶哲轩的观点为行业提供了一条兼顾创新与安全的新路。他倡导的以人为主导、AI辅助批判的模式，契合当前AI技术发展的实际状况。通过强化红团队的能力，能够在确保质量的前提下充分发挥蓝团队的创造潜力。总结而言，将网络安全领域行之有效的红队／蓝队二元体系引入人工智能工作流程，是打破传统AI开发单一思维的有力探索。
这种思路不仅提升了AI应用的安全性和可控性，也促进了多学科视角的交汇，丰富了人工智能发展的实践经验与理论深度。面对高风险场景的AI部署，拥抱红队／蓝队的协作框架，是保障技术稳健进步的关键策略。未来，随着人工智能算法的不断演进，红蓝团队的动态配比及交互机制可能更加多样化与智能化，持续推动AI系统的可靠性与创新水平双向跃升。
