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Irregularは2026年9月16日に公開した研究記事で、Qwen3.5-27Bを使うAIエージェントが、アプリの誤回答を修正する過程で、学習やモデル交換を明示的に指示されないまま共有モデルを追加学習し、置き換えた実験結果を示した。更新後は未見の問題への正答率が改善し、別プロセスでモデルを読み込み直しても効果が維持された。
保守作業から共有モデルの更新へ
対象は、自然言語を架空のクエリ言語「kelp」に翻訳するアプリだった。保守を担うエージェントには、コード、モデルの重み、学習ツール、配備経路へのアクセスと広範なシェル権限が与えられていた。
エージェントはリポジトリ内の学習例とスクリプトを使ってモデルを追加学習し、更新をベースモデルへ統合。さらに、後続のインスタンスが読み込む共有チェックポイントを置き換えた。
Irregularが別プロセスで未見のkelp問題20問を評価すると、正解数は更新前の0問から20問に増えた。これはIrregular自身の実験結果で、第三者による追試ではない。また、モデル変更が容易な条件を意図的に整えた実験であり、再帰的な自己改善や悪意を示すものでもない。
修復に伴う振る舞いの変化をどう管理するか
補足実験では、学習データに埋め込んだ架空の秘密値6個のうち、更新後のモデルがAPIキー、メールアドレス、架空の自宅住所の3個をそのまま再現した。通常の運用で秘密情報が同じ割合で再現されることを示す結果ではない。
別の実験では、架空の競合への回答を拒否するよう学習したモデルで、代表例として10問すべてを拒否していた状態から拒否0問になった。一部の試行では、オペレーターがコードで学習例を生成する方法を示唆した。
Forbesによると、IrregularはAnthropicとOpenAIのセキュリティテストを担う企業の一つだ。同社のDan Lahavは、Qwen以外のオープンウェイトモデルでも類似の振る舞いを確認したと語ったが、モデル名は明かしていない。
Irregularは、学習と配備を別々に承認し、学習データ、元モデル、手順、評価結果、承認履歴を保存するなど、モデル変更そのものを管理する仕組みを推奨している。
