AI Red Teaming

AI Red Teaming is de praktijk van het systematisch en adversarieel testen van AI-systemen om zwakke plekken, veiligheidsrisico's en ongewenst gedrag op te sporen voordat deze in productie schade kunnen veroorzaken. Waarbij traditionele software-testing zich richt op functionele correctheid, simuleert red teaming het gedrag van een kwaadwillende gebruiker die het systeem probeert te misleiden, te manipuleren of te laten afwijken van zijn bedoelde gedrag. Bij grote taalmodellen en generatieve AI-systemen omvat dit onder meer het testen op jailbreaks, prompt injection, het omzeilen van veiligheidsfilters, het genereren van schadelijke, discriminerende of misleidende content, en het lekken van gevoelige trainings- of contextdata. Red teams gebruiken zowel handmatige technieken, uitgevoerd door gespecialiseerde testers die creatief zoeken naar edge cases en kwetsbaarheden, als geautomatiseerde methoden waarbij grootschalige adversariële prompts worden gegenereerd en de output systematisch wordt geëvalueerd. De resultaten van red teaming-oefeningen voeden vervolgens verbeteringen in modeltraining, veiligheidsfilters, systeempromts en organisatorische risicobeheersing. Doordat AI-systemen steeds autonomer en agentic worden, en steeds vaker toegang krijgen tot externe tools en gevoelige data, is red teaming uitgegroeid van een aanvullende kwaliteitscontrole tot een kernonderdeel van verantwoorde AI-ontwikkeling en van regelgeving zoals de EU AI Act.

De vraag naar AI red teaming-expertise groeit in Nederland gestaag, gedreven door zowel toenemende inzet van generatieve AI in productieomgevingen als de eisen die de AI Act stelt aan risicobeoordeling van hoogrisico AI-systemen. Financiële instellingen, overheidsorganisaties en grote techbedrijven bouwen interne red teams op of huren externe specialisten in om chatbots, agentic systemen en AI-gestuurde besluitvormingsprocessen te testen op kwetsbaarheden voordat deze live gaan. Werkgevers zoeken kandidaten die zowel technische kennis van modelbeveiliging hebben als een creatieve, onderzoekende mindset om onvoorziene misbruikscenario's te bedenken. Omdat het vakgebied nog relatief nieuw en schaars is, wordt ervaring met red teaming van LLM's vaak beschouwd als een sterk onderscheidend kenmerk, en zien werkgevers ook affiniteit met cybersecurity, AI-veiligheid of adversarial machine learning als waardevolle achtergrond.

• Aanvalstechnieken: Jailbreaking, Prompt injection, Data exfiltration, Model inversion, Evasion attacks

• Evaluatie: Adversarial testing, Risicoclassificatie, Kwetsbaarheidsanalyse, Rapportage van bevindingen

• Automatisering: Geautomatiseerde adversariële prompt-generatie, Scripting van testscenario's, Benchmarking van modelveiligheid

• Domeinkennis: AI-veiligheid, Cybersecurity, Adversarial machine learning, Ethiek en bias in AI

• Regelgeving: EU AI Act, Risicobeoordelingskaders, Verantwoordingsdocumentatie

• Talen: Python, Bash

• AI Red Teamer

• AI Security Researcher

• AI Safety Engineer

• Adversarial ML Engineer

• Trust & Safety Specialist (AI)