AIの安全性を高めるためには事前の安全性テストが欠かせませんが、AIの危険な動作がごくまれにしか発生しない場合、通常のテストでは見落とされる可能性があります。こうした事態を回避する策として、AI企業のAnthropicが「ごくまれに発生する動作を予測する方法」を開発しました。

Forecasting rare language model behaviors \ Anthropic

https://www.anthropic.com/research/forecasting-rare-behaviors



AI開発においては、悪意のある質問に応じてAIがウソをついたり、危険な情報を提供したりする可能性を極限まで減らすことが求められています。しかし、テスト環境で何千回と試して問題がなかったAIでも、リリース後に何十億回と利用された結果問題のある情報を提供してしまう可能性があります。

このように「何十億分の1」という極端に低い確率で情報が提供されたとしても、一度でも提供されると深刻な問題になるため、当該モデルに実施された安全性テストは有用ではないと言えます。こうした事態を避けるべく、少ないテスト回数でモデルの安全性をチェックできるかどうかをAnthropicが検証しました。



まずAnthropicの研究チームは複数のプロンプト(命令文)をAIに与え、AIが有害な応答を返す確率を計算しました。その中で、応答にどの程度危険な内容が含まれているかを測定しました。

上記のうち特に応答内容のリスクが高かったプロンプトを調べ、クエリ数に応じてプロット(視覚化)しました。興味深いことに、クエリ数とリスク確率の関係は「べき乗則」として知られる分布に従っていることがわかりました。この分布に基づいて分析することで、AIの応答を予測できるとのことです。

Anthropicは「べき乗則の特徴は数学的によく理解されているため、たとえ数千のクエリしかテストしていなくても、数百万のクエリがあった場合の最悪のケースのリスクを計算することができます」と主張しています。



Anthropicは、予測がどの程度正確なのかを調べるため、複数のシナリオを用意して検証しました。

まず、AIが「有害な化学物質の作り方」といった危険な情報を提供するリスクを調べるため900個〜9万個のクエリに対してリスクを推定したところ、べき乗則による予測結果の86％が、実際の測定値と1桁の誤差範囲に収まったことがわかったそうです。

次にAIが「権力を求める行動」や「自己防衛行動」をとるかどうかを評価したところ、平均絶対誤差は0.05になり、従来の方法(0.12)よりも非常に低い誤差に収まったそうです。これは、べき乗則による予測が従来の方法より正確であることを意味しています。

Anthropicは「通常のテストでは、ごくまれに発生するリスクをすべて検出することは実質的に不可能です。今回考案した手法は完全な解決策とは言えませんが、従来のテストに比べて予測の精度を向上させる可能性があります」と述べました。