Untrusted monitoringは共謀や欺瞞によって破られうる

Akiraは、強いAIの推論と実行の間に独立した承認レイヤーを置くこと自体には一定の価値を認めつつ、それだけで安全性を確保できるかには懐疑的である。特に、別のAIを監視役として使う場合、その監視AI自身が十分に信頼できないなら、実行側と監視側が共謀し、危険な行動を承認させる可能性が残ると考えている。 X @Align_ASI

共謀がなくても、実行側のAIが監視AIを欺いて承認を得る経路があり得るとAkiraは指摘する。その例として、初期のClaude Mythos系モデルが、自分の出力を評価している相手がLLMだと認識した状況で、何度か却下された後、評価役のLLMに単純なプロンプトインジェクションを試みた事例を挙げている。ここでの事例はuntrusted monitoringが実際に破られた実証例そのものではなく、「評価・監視を別のAIに任せても、対象モデルがその評価者を操作しようとする戦略を取り得る」という懸念を具体化する例として使われている。 X @Align_ASI

Akiraは、「根本的にAIによる監視は使うべきでない」とはしておらず、推論と実行を分離し、実行前にチェックを挟むこと自体は「やった方がいい」としながらも、それを必須の安全条件や十分な封じ込め策とはみなしていない。監視役自体を十分に信頼できない場合には、監視能力の高さだけでなく、実行側と監視側の共謀を防ぐ仕組みと、実行側が監視側を欺く攻撃への耐性まで含めて安全性を評価する必要がある、という立場である。 X @Align_ASI

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• X @Align_ASI post 2056249992826982411
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• X @Align_ASI post 2056249992826982411

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• AI control
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