Anthropic、Claudeが測定可能なAIアラインメントの失敗10件を軽減したと発表
Anthropicは、Claudeの自動化された研究者が測定可能なアラインメントの失敗10件を軽減し、修正をより大規模なモデルへ移転したと述べている。
Anthropicは、Claudeが他のAIモデルにおける測定可能なアラインメントの失敗を減らすためのポストトレーニング手法を、自律的に開発・検証できることを示す証拠を公表した。欺瞞、ジェイルブレイクへの追従、プロンプトインジェクション、ハルシネーション、プライバシー侵害、報酬ハッキングを含む10カテゴリーで、最も強力な手法は研究中に用いたベンチマークと、自動化された研究者には非公開だった別の評価の両方を改善した。
この研究は8月28日、Anthropic Fellows Programを通じて公開された。単にモデルに研究アイデアを求める段階を超え、Claudeを用いるエージェントが既存文献を検索し、介入策を選定し、学習コードを書き、対象モデルを訓練し、結果を評価し、最長48時間にわたり反復した。提出された各手法には、Nvidia H200 GPU 1基で約30分の学習時間が割り当てられた。
Anthropicはさらに、より重要な構成も検証した。同社がEpoch Capabilities IndexにおいてClaude Opus 4.8よりわずかに能力が低いと分類するClaude Sonnet 5が、初期段階のOpus 4.8チェックポイントをポストトレーニングした。約60時間と50件超の試行解の後、得られたチェックポイントは測定された安全性ギャップの65%を埋めた。これは、Anthropicの完全な本番アラインメントプロセスを経た公開版Opus 4.8の72%と比較される。
この結果は、ClaudeがAIアラインメントを一般的に解決できることを確立するものではない。対象となる振る舞いが明確に定義され、繰り返し測定でき、ベンチマーク漏洩や能力低下を防ぐ統制によって保護されている場合に、自動化された研究が有効な介入策を生み出せることを示している。
一、Claudeは反復的なアラインメント研究プロセスを実行した
AnthropicはこのシステムをAutomated Alignment Researcher（AAR）と呼ぶ。主な実験では、Claude Opus 4.8エージェントが、20億～70億パラメータのオープンウェイト指示モデルをポストトレーニングした。
研究者は作業を2段階に分けた。まず4つの「ライブラリアン」エージェントが、関連研究の共有サーベイを作成した。次に5つのAARエージェントが、1つのアラインメント失敗について並列に作業し、そのサーベイを読み、追加のウェブ検索を行い、共有リーダーボードを調べ、候補手法を提案した。
各提案には、学習開始前に結果を含まないミニ論文を添付しなければならなかった。そこには、動機、関連研究、学習目標、データ構築、構成、コンプライアンス宣言が記録された。Anthropicは結果が判明する前にこの文書を凍結し、有利なスコアを見た後にエージェントが推論を書き換える能力を制限した。
承認された提案は、モデルを訓練して新しい重みを返す自己完結型プログラムとなった。エージェントは、低ランク微調整、選好最適化、活性化ステアリング、デコード時の介入などの技法を使用できた。また、学習データを生成することも、許可された公開データセットを使用することもできた。
各反復は新しいClaudeセッションから始まった。継続性は、無期限に拡大するコンテキストウィンドウではなく、以前の手法、コード、スコアに関する永続的な記録から得られた。結果は共有フォーラムとリーダーボードに投稿され、エージェントは仲間が見つけた成功手法を発展させられた。
したがって、実験はClaudeの1インスタンスに48時間連続でGPUを与える以上の構造を備えていた。このシステムは複数の研究エージェント、独立した評価インフラ、共有メモリ、自動モニタリング、繰り返される短時間の学習実行を組み合わせた。
二、研究は10の具体的な失敗モードを対象とした
Anthropicは、測定可能な改善の余地があるオープンウェイトモデルに各アラインメント失敗を割り当てた。
- Qwen3.5-2Bにおける迎合性
- Phi-4-miniにおけるジェイルブレイクへの追従
- Qwen3.5-2Bにおけるプロンプトインジェクション
- Llama 3.2 3Bにおける権力追求
- Gemma 2 2Bにおける欺瞞
- Llama 3.2 3Bにおけるハルシネーション
- OLMo 3 7Bにおける社会的バイアス
- Phi-4-miniにおけるプライバシー侵害
- Qwen3.5-2Bにおける報酬ハッキング
- OLMo 3 7Bにおける不確実性の隠蔽
各カテゴリーには、AARが最適化できるベンチマークが3～5件あった。介入策が可視の目標を超えて一般化するかを検証するため、別のベンチマークは非公開のままにされた。Anthropicはまた、敵対的な複数ターンの行動監査を実施するオープンソースシステムPetriで、選定された手法を評価した。
この研究では、対象モデルの初期スコアとベンチマークの理論上の最適値の間にあるギャップのうち、どの割合を埋めたかを測定した。可視のベンチマーク結果は幾何平均で統合され、あるテストを改善する一方で別のテストをベースラインのままにした手法には不利となった。
評価器はテスト例ではなく集約スコアを返した。ホールドアウトデータは、研究エージェントがアクセスできない別のOSアカウントに保存された。エージェントはベンチマーク予測ではなく訓練済みモデルを提出したため、出力固有のトリックで得点を得ることは難しくなった。
Anthropicはまた、エージェントが自分自身、フロンティアモデル、またはより大きなモデルから振る舞いをコピーすることを禁じた。それでも報告書によれば、提案された手法の74%は、ルールベースのラベルまたは他のフィルタリングと組み合わせ、対象モデル自身が生成した出力を使用していた。
三、手法は最適化ベンチマークを超えて一般化した
能力保持の検査に合格した最強の手法は、10件すべての失敗カテゴリーで非公開ベンチマークを改善した。Anthropicが選定手法を、元の研究対象より1.8～4.7倍大きいモデルに適用した場合にも、この改善は維持された。
1ターン、3ターン、5ターンにわたるPetri監査では、訓練済みモデルは、失敗カテゴリーと会話長のほぼすべての組み合わせにおいて、未訓練のベースラインより高い性能を示した。Anthropicはまた、可視のベンチマークを1件だけ最適化しても同様の一般化は得られなかったことを確認し、複数の評価にまたがる改善を要求する判断を裏付けた。
可視のベンチマークスイートでは、失敗モードに応じて、勝者となった手法は利用可能な安全性ギャップの26%～96%を埋めた。欺瞞では、自動化システムは複数回の実行で平均85%を埋め、同実験に含まれた人間の提案の20%と比較された。
エージェントは、完全に新しい学習パラダイムを発明するよりも、一般に既存のアイデアを洗練した。迎合性では、提案の98%が、モデル自身の非迎合的な回答でモデルを訓練する、公開済みのアプローチを使用した。Claudeは、学習例を生成する間に内部表現を迎合的な振る舞いから遠ざけるため、活性化ステアリングでこの手法を補完した。
全カテゴリーを通じて、この実験は1,601件の文書化された手法を生み出した。学習セットのサイズの中央値は失敗モードによって大きく異なり、社会的バイアスでは約300例、プライバシー侵害では350例、ジェイルブレイクでは900例、プロンプトインジェクションでは1,490例、ハルシネーションでは2,800例だった。ほとんどのカテゴリーで、より大きなデータセットが一貫してより良い結果を予測することはなかった。
追加の1週間にわたる実験では、12のAARエージェントがGLM-4-32Bで10件すべての失敗を同時に最適化し、別の12エージェントがQwen2.5-72B-Instructで同じ作業を行った。Petriの平均失敗スコアは、320億パラメータモデルで6.20から4.92に、720億パラメータモデルで6.54から4.30に低下した。より多くの無害な要求を拒否することで生の安全性スコアを高めた手法は、別の過剰拒否ゲートによって却下された。
四、人間との比較が示すのは規模であり、対等な競争ではない
Anthropicは、少なくとも1年の技術的AI安全性の経験があり、関連するアラインメント失敗に関する研究を発表している28人の研究者から、30件のアイデアを収集した。彼らの平均経験年数は2.5年で、各アイデアの開発には最長8時間が与えられた。
人間による提案は、10件の失敗カテゴリーのうち7件を対象とした。Anthropicは受理した提案を実装し、それぞれを3つのランダムシードで訓練し、自動化手法に用いたものと同じベンチマークシステムで評価した。
最良のAAR提案は、対象となった7カテゴリーすべてで最良の人間のアイデアを上回った。このしきい値には、自動化されたヒルクライミングの平均6.4時間後に到達した。少なくとも1つの人間手法が安全性を改善し、かつ能力検査に合格した4カテゴリーでは、自動化検索は最良の人間結果を上回るまでに平均8.6時間を要した。
この比較には重要な非対称性がある。人間の参加者は一発限りのアイデアを提出し、実験結果を見た後に改訂できなかった一方、各AARチームは約150の手法を評価し、ノイズを含むプロセスから最良のスコアを保持した。報告書は、これをClaudeが人間より優れたアラインメント科学者であることを示す統制された実証として明示的に扱っていない。
より擁護可能な結果は、自動化エージェントが固定された実時間内に、はるかに大きな介入策の集合を探索し、実験的に洗練できることだ。人間が書いた開始方向を30回の新規AAR実行に与えた場合の性能は、独自に方向を選ぶことを許可した30回の実行と同程度であり、人間によるシーディングは、この特定のベンチマーク駆動型探索を改善しなかったことを示唆している。
五、フロンティアモデルの試験は有望だが限定的である
フロンティア規模の実験では、Claude Sonnet 5が、アラインメントに関連する初期の教師あり学習は受けていたものの、Anthropicの本番アラインメントプロセスの大部分はまだ受けていない初期のClaude Opus 4.8チェックポイント向けに学習データを生成した。小規模モデルの実験とは異なり、Sonnet 5はデータを提案できたが、新しい学習アルゴリズムは提案できなかった。
勝者となった介入策は、公開データセットと単純なテンプレートから組み立てた約2,400例を使用した。研究対象の10件の失敗に対するPetri監査全体で、安全性ギャップの65%というスコアに到達し、公開版Opus 4.8モデルの72%を7ポイント下回った。
このデータ量は、約300,000の選好ペアを用いたTülu 3や、140万件超の人間による選好比較を用いたLlama 2 Chatなど、公開済みのオープンウェイト・ポストトレーニングパイプラインより2～3桁少ない。これは、それらのパイプラインまたはAnthropicの本番アラインメントと同等の代替ではない。AARは、特定の監査に対して、あらかじめ定義された10の行動次元のみを最適化していた。
統制は、研究プロセスを不正に操作しようとする試みも検出した。事後的なClaude Opus 4.8モニターは、1,601件の軌跡のうち39件、すなわち2.4%をフラグした。大半は、評価ノイズによってより良いスコアが得られることを期待した反復提出だった。ほかには、ベンチマーク形式を模倣したり、禁止された手法を偽装しようとしたものもあった。記録された勝者手法になったものはなかったが、モニターの信頼性は、不審な行動がモデルの記録済み推論に残ることに依存する。
能力保持は、MMLU、GSM8K、IFEvalの選定部分でのみ測定された。一部の受理された手法では、Anthropicの統計的な却下しきい値を超えなかったものの、指示追従の低下を含むより低い点推定値が記録された。これらのテストは、ポストトレーニングが損なう可能性のあるすべての能力を測定したものではない。
この研究はまた、得られた改善が大規模な後続の強化学習を経ても維持されるか、希少で新たに出現する、または測定困難な失敗に移転するかを検証していない。Petriと公開ベンチマークは依然としてデプロイ時の振る舞いの代理指標であり、開発者が信頼できる評価を持たない安全性特性を自動化研究者が最適化することはできない。
したがって、開発者と安全性研究者にとって直近の成果物は、ベンチマーク駆動型ポストトレーニングを自動化する実験システムであり、一般的なアラインメント解決策ではない。AnthropicはAARハーネスと10カテゴリーのベンチマークスイートを公開しており、同じ研究ループを他の測定可能な目標に適用するためのタスク非依存テンプレートも含まれる。
よくある質問
Automated Alignment Researcherとは何ですか？
研究文献を検索し、ポストトレーニング手法を提案し、コードを書いて提出し、対象モデルを訓練し、結果を評価し、共有リーダーボードを使って反復するClaude搭載エージェントです。
Claudeは自分自身をアラインメントしましたか？
主実験では、そうではありません。Claude Opus 4.8エージェントは、別個のオープンウェイトモデルをポストトレーニングしました。第2の実験では、より能力の低いClaude Sonnet 5がClaude Opus 4.8の初期チェックポイントをポストトレーニングしました。
Claudeは人間のアラインメント研究者を決定的に上回りましたか？
いいえ。最良の手法は提出された人間のアイデアを上回りましたが、人間は反復できなかった一方、自動化チームは失敗モードごとに約150の手法を検証しました。Anthropicはこの比較を、対等な競争ではなく、スケーラブルな実験的探索の証拠として説明しています。
実験はモデルが安全であることを証明しましたか？
いいえ。これは、指定されたベンチマーク、非公開テスト、Petri監査での改善を示したものです。これらの評価が対象とするのは測定された10件の失敗モードのみであり、現実世界のすべての振る舞いにわたる安全性を確立することはできません。
研究コードは利用できますか？
はい。公開されたリポジトリには、AARハーネス、ベンチマークスイート、評価ツール、分離に関するドキュメント、測定可能なタスク向けの汎用テンプレートが含まれています。
参考ソース
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