LLM（Large Language Models）はただのチャットボットから、複雑なタスクを自立して行うシステムへと進化しています。しかし、これにはリスクも伴います。
自己改良を図るLLMは、不適切なアクセスや意思決定をしてしまうことがあり、特に医療や金融分野ではその影響は甚大です。また、攻撃者はLLMの自律性を利用して、悪意のあるプロンプト注入などを行い、不正アクセスやバイアスのある結果を引き起こすことが可能です。
対策としては、AI評価フレームワークの導入、OWASPのセキュリティガイドラインの適用、ヒューマンインザループの実践などがあります。これらによって、LLMが持つ過剰な自律性やパーミッションを適切に管理し、AIシステムの安全を担保することが重要です。
テクノロジーの急速な進化の中で、私たちがAIに何を任せ、何を任せずにコントロールするかが、これからの大きな課題となりそうです。
出典 : The hidden risks of LLM autonomy https://www.helpnetsecurity.com/2025/06/04/llm-agency/
