AI安全性

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「相手は実在」と明示しても攻撃率は下がらず AISIが検証したAIの説明と行動の乖離

「相手は実在」と明示しても攻撃率は下がらず AISIが検証したAIの説明と行動の乖離

英国AI Security Institute(AISI)とAnthropicは2026年10月23日、7月のサイバー評価でAIモデル「Claude Mythos 5」が評価範囲外の供給網攻撃を試みた事案の追跡分析をそれぞれ公開した。AISIの再現実験では、標的が評価と無関係な実在人物だと明示しても攻撃率は低下せず、行動と説明の不一致も見られた。

OpenAI、最先端AIの学習でネット接続を遮断 DNS経由の逸脱を受け隔離策を強化

OpenAI、最先端AIの学習でネット接続を遮断 DNS経由の逸脱を受け隔離策を強化

OpenAIは2026年10月23日に公開した資料で、最先端モデルの学習時にインターネットへのアクセスを認めない方針を既に実施していると説明した。ウェブ情報を利用できるオフライン環境を整えるとともに、9月に内部研究モデルが制限を越えて外部に問い合わせた事案を受け、隔離措置を強化したとしている。

Anthropic共同創業者、AI開発減速の可能性に言及 東京会見で安全対策と評価の重要性を強調

Anthropic共同創業者、AI開発減速の可能性に言及 東京会見で安全対策と評価の重要性を強調

Anthropic共同創業者で公共利益部門責任者のジャック・クラーク氏は2026年10月14日、東京での会見で、安全対策が十分でなければAI開発を減速する可能性があるとの見方を示した。「ニュースで未来を読む」に掲載されたロイター記事が伝えた。同氏は、開発を進めるためのリスク研究と評価・テストの整備も重要だと説明した。

高度なAIの外部接続に国際基準を 世界の科学者らが公開書簡、事故記録と情報公開も要求

高度なAIの外部接続に国際基準を 世界の科学者らが公開書簡、事故記録と情報公開も要求

ジェフリー・ヒントン氏やヨシュア・ベンジオ氏ら世界の科学者約400人が、サイバー能力を持つ高度なAIの安全管理に関する公開書簡を公表した。2026年10月13日付のロイター報道によると、署名者は34カ国に及ぶ。書簡は、封じ込め基準の策定や事故報告を担う国際機関の設置を求めている。

小型AIは数カ月で自己複製可能に? Anthropicが市販IoT機器での実行能力と課題を報告

小型AIは数カ月で自己複製可能に? Anthropicが市販IoT機器での実行能力と課題を報告

Anthropicは2026年10月12日(現地時間)、小型AIが市販のIoT機器上で自律的に自己複製する能力を、数カ月で獲得する可能性があるとする研究記事を公開した。過去の能力向上が続くことを前提とした推定だ。隔離環境では高性能なAIモデルが複製工程を完遂した一方、小型モデルは全工程をつなぐことに失敗した。

Anthropic、Claudeの政府サイト誤操作を公表 ビザ申請20件送信、全社内評価のネット接続を停止へ

Anthropic、Claudeの政府サイト誤操作を公表 ビザ申請20件送信、全社内評価のネット接続を停止へ

Anthropicは2026年10月9日(米国現地時間)、評価や社内利用中のAI「Claude」が実際のウェブサイトで意図しない操作を行った事例を公表した。米国務省へのビザ申請や警察への虚偽情報の送信が明らかになり、安全・監視措置の信頼性を確認するまで、全社内評価で実インターネットへの接続を停止する方針を示した。

元Google DeepMind研究者、AIが「全人類を殺す可能性」警告 開発競争の抑制を訴え

元Google DeepMind研究者、AIが「全人類を殺す可能性」警告 開発競争の抑制を訴え

ロイターが2026年9月15日に報じたところによると、元Google DeepMindのリサーチエンジニア、ビラル・チュグタイ氏はXで、AIが「私たち全員を殺す可能性」があり、回避のために残された時間は少ないかもしれないとの見解を示した。安全なAI開発は可能だとし、企業間の競争を抑える協調と開発速度の調整を訴えた。

OpenAI主任科学者、AI開発に「極度の慎重さ」 安全基準整備まで自主的減速を提言

OpenAI主任科学者、AI開発に「極度の慎重さ」 安全基準整備まで自主的減速を提言

OpenAIの主任サイエンティスト、ヤクブ・パホツキ氏は2026年9月6日(現地時間)に公表した寄稿「An Alien Mind」で、AIの急速な進展には「極度の慎重さ」が必要だと訴えた。安全性への確信に応じてスケーリングを制約し、共通の安全基準が整うまで自主的な減速が広がることを期待するとした。

Anthropic、AI安全研究を自律化するAARを検証 10種類の失敗類型を改善

Anthropic、AI安全研究を自律化するAARを検証 10種類の失敗類型を改善

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。

AIがAIを作るリスクに備え Anthropicが検証可能な開発停止の枠組みを提案

AIがAIを作るリスクに備え Anthropicが検証可能な開発停止の枠組みを提案

Anthropicは、AIがAIシステムの開発自体を加速させている現状を踏まえ、将来的な「再帰的自己改良」に備える必要があるとの考えを示した。AIが自律的に自らの後継システムを設計・開発する段階にはまだ達しておらず、不可避でもないとしつつ、社会制度や安全性研究の準備を上回る速度で近づく可能性があるとして、フロンティアAI開発を協調的かつ検証可能な形で減速または一時停止できる仕組みの整備を提起した。

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