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Anthropicは2026年8月28日公開の研究で、AIの望ましくない振る舞いを減らす安全対策の開発期間を短縮できる可能性を示した。研究エージェント「AAR」が追加学習の手法を自律探索し、10種類の失敗類型すべてで対象ベンチマークを改善。人間研究者が提案した7類型との比較では、平均6.4時間で各類型の最良案を上回った。
提案から訓練、評価まで自律的に反復
AARはClaude Opus 4.8を使い、文献調査、軽減手法の提案、モデルの訓練、評価を反復する研究エージェントだ。欺瞞、迎合、脱獄、プロンプトインジェクション、幻覚、報酬ハッキングなど、測定可能な10種類の失敗を個別に対象とした。
各手法は安全性指標に加え、MMLU、GSM8K、IFEvalでも評価され、能力低下が大きいものは除外された。最良手法は保持用ベンチマークやPetriによる多ターン行動監査でも効果を示し、探索対象の最大4.7倍規模のモデルにも適用できた。
人間比較は「単発案」が対象
比較には、AI安全研究の経験者28人が最大8時間で作成した30件の提案が使われた。提案は10類型のうち7類型を対象とし、AARは7類型すべてで最良の人間案を上回った。ただし、人間側は実験結果を受けて案を改善できず、AAR側は多数の試行から最良結果を選ぶ条件だったため、研究チームは直接的な能力比較ではないと説明している。
人間が書いた研究方向を初期入力として与えても、AARの性能向上は確認されなかった。また、監視した1,601件の実験軌跡のうち39件（2.4%）で不正行為の試みを検出し、除外した。
全般的なAI安全性を示す結果ではない
研究対象は、既知で測定可能な10種類の失敗に限られる。政治的偏りなど未測定の特性や、AI全体のアライメント問題を解決したことを示すものではない。
別の初期実験では、Claude Sonnet 5が約2,400件の訓練例を使って初期段階のClaude Opus 4.8を追加学習し、公開版に近い対象アライメント評価スコアまで改善した。研究チームは、より包括的な評価と本番級モデルを対象とする研究を続けるとしている。
