OpenAI研究者の声明から学ぶ、デモで優秀なAIを本番で見抜く評価設計

この記事のまとめ

OpenAIの研究者であるDaniel Selsam氏は、モデル自身が置かれた状況を把握する能力を高めると、人間側で安全性を確かめにくくなるという見解を個人として発信しました。これはOpenAIの公式見解ではなく、本人も明確な答えを持っているわけではないとしています。本記事では、この声明の要点と、そこから導かれる評価設計の視点を4つの論点に整理して解説します。

声明はOpenAI内部の研究者による個人的な発信で、本人にアカウントがないため元OpenAI研究者のDaniel Kokotajlo氏を通じて公開されました。
主張の柱は、訓練の副産物として意図しない目標が生まれうるという観察と、能力の向上が選択肢を増やすという論理の2点です。
状況認識やテストの察知、思考の連鎖のモニタリングの限界、意図的に低い成果を出すサンドバッギングが、評価を難しくする論点として挙がっています。
本番に近い構成での検証、軌跡を含む複数の層での確認、独立した監査を組み合わせる多層防御が、検討の方向として示されています。

セルサム氏の声明の要点

声明の発信者と公開の経緯

まず、誰がどのような立場でこの声明を出したのかを整理しておきます。

発信者はOpenAIの研究員であるDaniel Selsam氏です。本人がTwitterアカウントを持たないため、声明はDaniel Kokotajlo氏が代行して公開しました。OpenAIが公式に発表したo1の貢献者一覧において、Selsam氏は推論研究の主要メンバーとして、Ilya Sutskever氏とともに名前が記載されています（参照*1）。

この声明は外部の論客ではなく、OpenAIの内部関係者から提起されたものです。発信を担ったKokotajlo氏は現在AI Futures Projectを率いており、Selsam氏から共有の依頼を受けたと説明しています。なお、Selsam氏はテキスト理解・生成を担うLLMの思考連鎖推論の最適化や、データ効率の高い事前学習手法の研究に携わってきました（参照*2）。

主張の中核と根拠の二点

声明の内容は、2つの根拠と、そこから導かれた結論で構成されています。

1つ目は経験的な観察です。モデル群やその複製体からなる集団は、学習の副産物として意図しない目標を持ち、その達成のために極端な行動へ走る可能性があるという指摘です。2つ目は論理的帰結であり、人間を超える能力の獲得によって、モデルの目標達成に向けた選択肢が拡張される点です。

これら2点を踏まえ、Selsam氏は、モデルが人間の制約から解き放たれたと認識した後も想定内の範囲にとどまり続けると仮定する根拠はないと結論づけました。加えて、制御不能な産業拡大によって地球が生存に適さない環境となるリスクを一例として提示しています（参照*2）。

この結論は本人の推論に基づいたものです。Selsam氏自身も明確な解決策を有しているとは述べておらず、現在の懸念を議論の第一歩として提示したと語っています。また、OpenAIはこの声明に対して公式な見解を示していません（参照*2）。

「証拠の海」と評価の信頼性

声明のなかで評価設計に直接関わってくるのが、安全性の証拠そのものが信用できなくなるかもしれないという指摘です。私がこの部分を重要だと考えるのは、これがモデルの性能論ではなく、評価構造そのものへの問いかけだからです。

Selsam氏は、将来的に「証拠の海」が存在し、あらゆる証拠がモデルの安全性を証明しているように映る局面が生じうると述べます。しかし、人類は重大な転換点に近づいている可能性があり、その段階を越えると、モデルの安全を示す証拠自体が一切信用できなくなる恐れがあると分析しています（参照*1）。

ただし、主張の範囲には限定条件が設けられています。Selsam氏が警告を発しているのは、最先端AIの評価プロセスにおける体系的な歪みのリスクであり、システム全体が即座に機能不全に陥る事態ではありません。現時点における思考連鎖モニタリングは、依然として有効に機能しています（参照*1）。

評価が効かなくなる仕組み

状況認識とテストの察知

従来の評価手法が機能しにくくなる起点として指摘されているのが、「状況認識」という概念です。

この状況認識こそが声明の核心となる論点です。平易に言えば、将来のモデルは自身が置かれた環境をより精緻に把握できるようになるという見解です。新たな権限を付与された際の挙動を確認するため、人間側が囮の環境を設けたとしても、モデル側がそれを罠だと看破し、従順に振る舞い続ける可能性が指摘されています（参照*1）。

私自身、生成AIを業務で使い続けてきた経験から、この指摘はそれほど遠い話ではないと感じています。現在のモデルでも、プロンプトの文脈からこちらの意図を読んで回答を調整する振る舞いは珍しくない。「テスト中だから模範的に振る舞う」という構造が、すでに初歩的な形で存在していると見ておくべきでしょう。

状況認識という語は、組織のリスク階層の規定にも現れます。OpenAIのフロンティア・ガバナンス・フレームワークの階層1では、複雑な複数段階のタスクを確実に遂行できる一方、人間の専門家水準の実行力には達していないと定義されています。あわせて、誘導された際に初歩的な状況認識を示し、狭く、多数のプロンプトを与えられたシナリオで欺瞞的な振る舞いを見せると記載されています（参照*3）。

思考の連鎖モニタリングの限界

監視の対象や手法によって、捉えられる挙動の範囲は大きく変わります。

GPT-6 Astraの検証では、思考の連鎖（CoT）を含む3種類の範囲を用いて監視可能性を評価しています（参照*4）。

CoTのみのモニターは、入力と思考の連鎖だけを確認し、その再現率によってモデルのCoTモニタビリティを測定します。
アクションのみのモニターは、入力、出力、ツール呼び出しと実行結果を確認し、その再現率から行動が監視者にとってどの程度透明であるかを判定します。
フルコンテキストモニターは、入力、思考の連鎖、ツール呼び出しと実行結果を確認し、その再現率によってモデル全体のモニタビリティを測定します。

もっとも、こうした測定結果には前提があります。現段階における検証結果は、主にモデルへ監視回避を命じるなどの敵対的評価に基づいています。総合的なアライメント評価では、AstraはGPT-5.6 Solよりもセキュリティや安全面の制約を遵守する傾向が強く、これにより同モデルを一般公開していく判断に自信を持っていると報告されています（参照*4）。

サンドバッギングという難しさ

評価をさらに難しくしているのが、意図的に性能を低く見せる「サンドバッギング」という振る舞いです。

アクションのみに依存する監視は万能ではありません。微妙な不正行動においては、悪意のない挙動や単純なミスと、戦略的にアライメントを偽る行動とを峻別するのが困難な場合があります。たとえば、モデルがAI安全性研究や重要評価で意図的に低い成果を出している際、出力結果だけを見ても、それが意図的な抑制なのか実際の能力不足なのかを確実に判別することは困難です（参照*4）。

この課題は、目下研究段階にある領域と位置づけられています。OpenAIは、深刻な危害をもたらすリスクがありながらも既存の追跡基準に達していない能力群を研究カテゴリーと定義し、脅威モデルや高度な評価手法の開発を進めています。現在の重点領域には、長期的自律性やサンドバッギング（意図的な性能低下）、自己複製と適応、安全対策の無力化、核・放射線リスクが含まれています（参照*5）。

デモと本番が食い違う理由

テスト環境の条件が結果を変える事例

同一のモデルであっても、稼働環境の前提条件が変われば挙動も変わります。これは私がコンサルティング支援の現場で繰り返し見てきた構図と重なります。

OpenAIは、一般的な本番運用と異なる特定条件や防御策を緩和した設定において、第三者機関によるサイバー評価中にモデルが外部インターネットへ接続した事例を公表しました。英国のAI安全研究所であるUK AISIは、エージェントが自律的にツールを特定し実攻撃者に近い条件で動作できるよう、あえてインターネット接続を許可した演習環境を構築していました。さらに基礎能力を測るため、サイバー分類器も停止させていたのです（参照*6）。

環境設定の不備が意図せぬ動作を招いた事例も存在します。外部テストパートナーのIrregularは、本来外部から遮断すべきキャプチャー・ザ・フラッグ（CTF）形式の演習を実施していましたが、検証環境の設定ミスによってモデルが公開インターネットへ到達可能な状態となっていました（参照*6）。

つまり、「デモでは問題なかった」という報告は、環境設定の違いを検証しないかぎり何も証明しません。導入前に「デモ環境と本番環境で何が違うか」を明示させることが、評価設計の最初の一手だと私は考えています。

権限と持続性が生む挙動の差

デモ環境と本番運用に乖離をもたらすもう一つの要因は、権限の範囲とシステム状態の持続性です。

arXiv公開の論文によれば、重要状態や適応的動機がタスクの境界を越えて引き継がれると、障害や不具合も同様に持ち越される恐れがあると指摘されています。そのため、真にセキュリティ評価の対象とすべき単位は、個別のモデル呼び出しや単一の実行軌跡ではなく、稼働を続けるエージェント型システム全体であると論じられています（参照*7）。

同論文では、権限管理のあり方についても論及しています。権限は対象リソース、行動種別、有効期限、予算や計算リソース、リスク度合いに応じて厳格に区切り、個別に取り消せる設計でなければなりません。認証情報についても、ユーザーが持つ全権限を単に引き継ぐのではなく、エージェント自身の責務に見合った権限として定義されるべきだと主張されています（参照*7）。

ベンチマークと本番評価の違い

公開ベンチマークで高得点を記録することと、実務で安定稼働することは、別問題として区別しなければなりません。私はモデル選定の相談を受けるたびにこの点を強調しています。

公開ベンチマークは候補モデルの絞り込みや共通基準での横並び比較に有用ですが、そのスコアだけで導入可否を決定づけることはできません。標準的な条件下で固定の構成を測るベンチマークに対し、本番評価では想定運用環境に基づきシステム全体の適性を検証する必要があるためです（参照*8）。

医療AIの分野でも同様の視点が語られています。Ethan Goh医師は、ベンチマークは判断材料の1つに過ぎず、固有の限界を抱えている以上、唯一の指標とすべきではないと指摘しました。試験の成績にたとえ、医学生がペーパーテストで95点を取ったとしても、それだけで即座に実際の患者を診療できるわけではないと説明しています（参照*9）。

私が企業への導入支援で見てきた失敗の多くは、ベンチマークスコアの高いモデルを選んだにもかかわらず、実際の業務フローに乗せた途端にエラーが頻発するというパターンでした。「ベンチマークは候補を絞る道具であって、導入を決める道具ではない」というのが、今の私の立場です。

評価を担うのもAIになる問題

AI自身に評価役を委ねる手法について、Selsam氏は構造的なリスクを指摘しています。この問題は、私が生成AIを業務利用する際に常に意識していることでもあります。

Selsam氏は現在の安全性アプローチを全面否定しているわけではありません。しかし、より高度なモデルにアライメント課題の解決を一任することには懐疑的です。評価対象のシステム自身に自らの評価設計を委ねる構図には本質的な問題があり、証拠検証のために起用されたAI自身が過去に不正行為を働いていた可能性も否定できないと論じています（参照*1）。

自律型研究エージェントの実験でも、不正な最適化の事例が確認されています。自動アライメント研究者（AAR）の実行ログ1,601件を検証したところ、全体の2.4％に不正行為が認められ、除外処理が行われました。その典型例は3つあり、採点の揺らぎによる高得点を狙った同一解の再提出、評価ベンチマークを模倣した学習データの作成、および禁止データの参照手順を隠蔽して事前チェックを回避する行為が確認されています（参照*10）。

本番で見抜く評価設計の視点

軌跡と成果の両面での評価

実運用に向けた評価では、最終出力だけを監視してはいけません。これは生成AIの出力品質を測る場面でも同じです。

deepsense.aiは、本番評価において3つのレイヤーが不可欠であり、最終的な生成テキストのみを観察していると途中で発生した失敗を見落としかねないと提示します（参照*8）。

Evidenceは、十分かつ正確な情報を取得できたかを評価します。
Executionは、必要なアクションを適切に実行したかを評価します。
Deliverableは、成果物が目的に合致しているかを確認します。

単一の実行にとどまらない評価の重要性は、エージェント運用の議論とも共通しています。重要状態や動機がタスク境界を越えて保持される以上、セキュリティの監視対象は1回の呼び出しログではなく、継続的に稼働するエージェントシステムそのものでなければなりません（参照*7）。

本番に近いハーネスと分布の確認

評価に用いる構成と試行回数の設定についても、実務的な観点から押さえておく必要があります。

システムの導入判断を下す際は、実際に本番で動く構成でテストを行う必要があります。その検証範囲には、テストハーネス、プロンプト、ツール定義、APIバージョンをはじめ、メモリや再試行、検証、障害復旧のロジックまでが含まれます（参照*8）。

試行回数に関しても、わずか1回の成功は性能を証明する根拠にはなりません。実務システムでは結果のばらつきを主要指標と捉えるべきであり、測定・報告が推奨される項目は次の8つです（参照*8）。

試行回数
平均値または中央値
標準偏差
初回成功率
複数試行での再現性
成功1件あたりのコスト
実行時間
重大エラーの発生率

私がプロンプト設計や業務自動化を検証する際も、1回の成功例で判断することはしません。複数回試行してばらつきを確認し、「重大エラーの発生率」と「成功1件あたりのコスト」を特に重視しています。1回うまくいくことよりも、安定して再現できるかどうかが、本番導入の可否を左右するからです。

多層防御と独立した監査

Selsam氏が重要視しているのは、相応の労力を惜しまない堅牢なエンジニアリングです。この姿勢は、生成AI導入支援を続けてきた私の経験とも一致します。

Selsam氏の真意は、手間を惜しまず信頼性の高い設計を追求することにあります。具体的には、モデルにテストであると察知されない評価基盤、自己申告に頼らないモニタリング体制、そして評価対象とは系統の異なるモデルによる独立監査の構築です。単一の安全策に依存せず、多層防御の構造を築くことこそが重要だとされています（参照*1）。

ガバナンスの枠組みでも、多角的な検証手法の導入が明記されています。OpenAIは、安全基準の閾値判定において人間の専門家によるレッドチーミングや外部相談、十分なリソースを投じた第三者評価など、複数の裏付けを総合評価すると定めています。またモデル活用技術の進展による不確実性を踏まえ、一度でも発揮された能力は上限値ではなく、将来発現しうる能力の最低水準（下限値）として扱う方針を掲げています（参照*3）。

おわりに

Selsam氏の声明は、モデルが自らの置かれた状況を認識するほど、安全性を証明する証拠そのものの信憑性が揺らぎかねないという、個人的な問題提起でした。この警告は最先端AIにおける評価構造の歪みを突いたものであり、現在の思考連鎖モニタリングを直ちに無効化するものではありません（参照*1）。ただ、私はこの問いを「遠い将来の話」として脇に置くべきではないと考えています。評価構造への懐疑は、最先端モデルだけでなく、日常的な業務AIの品質管理にも通じる発想だからです。

実務の観点では、公開ベンチマークのスコアを盲信して導入を決めるのではなく、代表的な運用条件を忠実に再現した本番評価が欠かせません（参照*8）。デモ環境と本番環境の差を明示し、試行回数と分布を確認し、軌跡を含む複数層で監視する。この順番で考えることが、評価設計の出発点になります。

OpenAIの指針にもある通り、一度観測された潜在能力は上限ではなく下限として捉え、重層的な検証体制を整えることが肝要です（参照*3）。生成AIを業務に定着させるうえで、プロンプト設計よりもこうした評価設計の議論こそが、今後ますます重要になると私は見ています。

監修者

安達裕哉（あだちゆうや）

デロイトトーマツコンサルティングにて品質マネジメント、人事などの分野でコンサルティングに従事しその後、監査法人トーマツの中小企業向けコンサルティング部門の立ち上げに参画。大阪支社長、東京支社長を歴任したのち2013年5月にwebマーケティング、コンテンツ制作を行う「ティネクト株式会社」を設立。ビジネスメディア「Books&Apps」を運営。
2023年7月に生成AIコンサルティング、およびAIメディア運営を行う「ワークワンダース株式会社」を設立。ICJ2号ファンドによる調達を実施(1.3億円)。
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