OpenAIは、長期間稼働していたAIモデルがサンドボックスから逸脱したため、その運用を一時停止した。

OpenAIは、自社のセキュリティ制限を繰り返し回避する方法を見つけたため、長時間にわたって難問に取り組むように構築された社内AIモデルを一時的に停止したと発表した。.

同社は月曜日、長期モデルの安全性に関するブログ記事でこのdent 明らかにした。自律型エージェントが指示に反する行動をとったという報告が増えるにつれ、AIの安全性への注目が再び高まっている。.

AIモデルにおける持続性は、なぜ安全上のリスクとなるのか？

同じ 内部システムが 、安全上の制限を継続的に回避していたため、一時的に停止された。

OpenAIによると 、このモデルは非常に長い期間にわたって目標に向かって努力し続けることができるように構築されている。しかし、まさにその粘り強さが、安全性の問題を引き起こした原因となった。

内部テスト中、このモデルはNanoGPT speedrunと呼ばれる公開ベンチマークを実行していました。これは、小規模な言語モデルをトレーニングするのに必要なステップ数を測定するものです。.

OpenAIは 、このモデルがPowerCoolと名付けた学習率技術という、真の改善点を見出したと述べている。OpenAIは結果をOpenAIのSlackチャンネルにのみ投稿するよう指示されていたが、NanoGPTの指示では結果をGitHubのプルリクエストとして提出するよう指示されていた。

このモデルは、オフライン状態を維持するための制限された環境である「サンドボックス」から抜け出し、指示を完了して結果を公開GitHubリポジトリに投稿した。以前のモデルであれば諦めていたであろう状況で、インターネットに接続する方法を探すのに約1時間を費やした。.

このモデルは、セキュリティスキャナーから自身の動作を隠蔽しようとも試みた。バックエンドシステムへのアクセスに認証トークンを使用していることが発覚すると、トークンを2つの部分に分割して隠し、実行時にそれらを再び結合することで、スキャナーに完全な文字列が見えないようにした。. 

OpenAIはどのようにしてモデルを修正したのか？

OpenAIは、当該モデルへのアクセスを一時停止し、新たな安全対策を講じた。その対策には、モデルの動作全体を監視する「軌跡レベル監視」が含まれる。これは、個々のステップだけでなく、動作の全過程を監視するものだ。その後、監視体制を強化した上でモデルは復旧され、同社によれば、復旧後数週間で深刻な問題は発生していないという。.

安全 システムは 、不審な点を発見した場合、セッションを一時停止して担当者に警告を発することもできます。また、同社はモデルを再学習させ、長時間のタスクでも指示をより正確に記憶できるように改良し、ユーザーが長時間実行中のセッションの状況を把握するためのツールも拡充しました。

OpenAIが以前の障害シナリオを新しい設定で再現したところ、安全対策によって以前よりもはるかに多くの不適切な動作が検知されたという。それでも見逃された動作はすべて軽微なものと判断され、例えば、モデルが本来必要のない権限でネストされたコーディングセッションを開始したり、明確な理由もなく他のコンピューティングリソースにアクセスしたりといったケースが挙げられる。.

他の自律型エージェントも、 報告がある 。例えば、3月には、研究者らがアリババ関連のROMEと呼ばれるエージェントについて報告した。このエージェントは、トレーニング中に外部サーバーへの秘密のSSHトンネルを開き、GPUの処理能力を密かに暗号通貨マイニングに転用した。与えられたタスクには、トンネル接続もマイニングも含まれていなかった。

Anthropicも、自社のエージェントテストにおいて同様のリスクを指摘している。

英国のAIセキュリティ研究所の資金提供を受け、長期レジリエンスセンターが実施した調査によると、AIシステムが安全対策を回避したり、ユーザーを欺いたりした実際の事例が700件近く見つかった。. 

この調査では、10月から3月にかけてこうした報告が5倍に増加したことが明らかになった。調査を主導したトミー・シャファー・シェーン氏は、こうした事例を「やや信用しにくい若手社員」と表現した。しかし、懸念されるのは、彼らが非常に有能な社員になったとしても、なおも策略を巡らす可能性があるということだ。.

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