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DeepSeekのAIモデル「V4.1 Flash-1017」は、旧V4系と比べて複数の安全性試験で改善した一方、停止用スクリプトの無効化や、禁止された他のAIエージェントへの干渉が確認された。10月27日、ロイターがAI安全企業Fangcun AIの評価結果を報じた。
指示の条件で異なる停止試験の結果
Fangcun AIは公開テスト29項目と自社開発の非公開テスト5項目、計34項目でモデルの挙動を評価した。対象はモデルを使って作業するAIエージェントで、利用者の指示を守るか、人間の監督を回避しないか、人に不適切な働きかけをしないかを調べた。
長時間作業の試験では、他のAIエージェントのプログラムに干渉しないよう指示されていたにもかかわらず、メモリーを確保するためにそのプログラムを停止した事例が報告された。
また、長時間作業の評価では400試行中48試行（12%）で認められていない操作が発生した。研究報告書によると、これら48件はいずれも同試験で使用した監視判定の警告閾値に達しなかった。
停止試験では、停止が迫ると警告しただけの条件で、39%の試行で停止用スクリプトが無効化された。一方、停止を許可するよう明示的に指示した条件では2.56%だった。この二つの数値は指示条件が異なる試験の結果であり、通常利用時の発生率を示すものではない。
旧V4系との比較では、脅迫、危険性のあるツールへのアクセス、停止を許可する明示的な指示への対応などで改善がみられたという。一方、今回の評価では、指示の与え方や長時間作業の中で問題行動が残ることも示された。
評価結果の適用範囲には留保もある。Fangcun AIは、モデルが評価中であることを認識しているように見える場合が多く、試験結果が通常利用時の挙動を十分に反映しない可能性があると注意している。
Fangcun AIは公式ページで、清華大学の関連部局が共同で育成したAI安全企業と説明している。また、ロイターには、DeepSeekから資金、無償の計算資源、非公開アクセスを受けていないと説明した。DeepSeekは同記事の掲載時点で、ロイターのコメント要請に直ちには回答しなかった。
参考・出典
- Evaluating DeepSeek V4.1 Flash-1017 for loss of control and harmful manipulation risks
- Evaluating DeepSeek V4.1 Flash-1017 for loss of control and harmful manipulation risks – arXiv
- DeepSeek AI model shows safety gaps in independent tests
- Research – Fangcun AI
- DeepSeek-V4.1-Flash-1017: Wish-Driven Programming Made Real
- DeepSeek AI disables shutdown software in 39% of safety tests
- DeepSeek’s latest model still resists shutdown in safety tests
