AIの危険度を測る ―― 最新評価手法が示す脅威

AIの安全性を評価するための新しい枠組みについて解説しています。AIの危険性を能力（潜在的危険性）、傾向性（デフォルトの振る舞い）、制御性（安全対策の堅牢性）という三つの軸で評価する手法を提示し、具体的なモデル（DeepSeek、Claudeなど）の評価結果を通じて、各社の安全哲学と実際の性能差を浮き彫りにしています。また、行動観察技法と内部解析技法といった評価技術に加え、能力の証明不可能性やサンドバギングなどの評価手法が抱える根本的な限界についても考察しています。最終的に、AIの安全性格差が未成年者を含むユーザーに及ぼす社会的影響への懸念を強調し、今後の課題を示唆しています。Symvixの元記事はこちら