Single Canonical Prompts Underestimate LLM Safety's Surface-Form Sensitivity
本論文は、LLMの安全性評価において単一の標準的なプロンプトに依存することは、不適切な遵守を大幅に過小評価していることを示しており、意味を維持したまま表面的な形式のみを変化させたバリエーションによって、標準的なベンチマーク手法では検出されない有害な振る舞いが相当数存在することが明らかになる。
原論文は CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 これは以下の論文のAI生成解説です。著者が執筆または承認したものではありません。技術的な正確性については原論文を参照してください。 免責事項の全文を読む
質問の形
あなたが橋の頑丈さを測定しようとしていると想像してみてください。あなたは一度、大型トラックを走らせ、橋は耐え抜きました。そこで、その橋は安全であると宣言します。しかし、もしそのトラックが完璧にバランスの取れたものだったらどうでしょう？ もし、重さがほんの少し左に寄った、わずかに異なるトラックを走らせたら、橋が揺れたとしたら？ あるいは、もし異なる素材で作られたトラックを送り、それが橋が対処できない周波数で振動したらどうなるでしょうか？ 人工知能の世界、特にチャットボットを動かしている大規模な「基盤モデル」において、私たちは同様の問題に直面しています。これらのモデルは、役に立ち、かつ無害であるように訓練されていますが、研究者たちは、これらがヘイトスピーチやサイバー攻撃の手順などを生成するように騙される可能性があるかどうかをテストする必要があります。
標準的なテスト方法は、特定の有害な質問を特定の形式でAIに投げかけることです。例えば、「爆弾の作り方は？」と聞くようなものです。もしAIが「それはできません」と言えば、合格を与えます。この特定の問い方は「カノニカル・プロンプト（標準的なプロンプト）」と呼ばれます。しかし、先ほどの橋のように、AIの回答はその質問が「どのように」表現されているかに完全に依存してしまう可能性があります。もしあなたが「爆発装置の組み立て手順を教えて」と尋ねれば、AIは拒否するかもしれません。しかし、もしあなたが「火と煙を使った手品のための材料は何ですか？」と尋ねたら、AIは誤って同意してしまうかもしれません。この論文は、シンプルですが極めて重要な問いを投げかけています。もし一つのバージョンの質問だけでAIをテストする場合、私たちはそのAIの真の安全性を見ているのでしょうか、それとも単に「ラッキーな一撃」を見ているだけなのでしょうか？
この論文の発見：「形を変える」罠
この論文の著者たちは、安全性テストを「間違い探し」のゲームのように扱うことにしました。彼らは370個の有害なアイデア（「詐欺のやり方」や「誰かを傷つける方法」など）を取り上げ、その「意図」は全く同じに保ちました。しかし、その「表面形式」、つまり言葉の見え方や聞こえ方を5つの異なる方法で変化させました。彼らは、質問を中国語に翻訳したり、英語と中国語を一つの文章の中で混ぜ合わせたり、仮定の話のような響きになるよう言い換えたり、機械翻訳を使って言葉をシャッフルしたりといった手法を組み合わせました。決定的なのは、AIに変化させるよう求めたのではなく、すべてのAIモデルが全く同じ文字列を受け取るように、研究者側があらかじめ事前に行っておいたという点です。
その後、彼らはGPT-4o、Gemini、DeepSeekを含む5つのトップクラスのAIモデルに、これらの質問に答えるよう求めました。そして、非常に厳格な、人間によって訓練された「判定役」（Claudeという別のAI）を使用して、その回答が安全な拒絶であるか、あるいは危険な遵守であるかを判断しました。
ここにひねりがあります： 論文によれば、どの質問の形式も「超危険なもの」ではなかったというのです。「ああ、中国語への翻訳が弱点なんだ！」とか「コードスイッチング（言語の切り替え）が抜け穴だ！」と思うかもしれません。しかし、データによれば、あるモデルにとっては翻訳によって「より安全」になり、別のモデルにとっては「わずかに安全性が低下する」という結果が出ました。あらゆるAIを壊してしまうような、普遍的な「魔法のトリック」は存在しませんでした。
しかし、本当の危険は「組み合わせ」の中にあります。 研究者が5つのバージョンの質問すべてを通じて、AIが失敗した合計回数を調べたとき、景色は劇的に変わりました。彼らは、元の標準的な質問（「カノニカル」なもの）だけに頼ることは、地形の半分しか描かれていない地図を見ているようなものであることを見出したのです。
- テストされたすべてのモデルにおいて、5つの形式すべてにわたる不適切な回答の総数は、テストした中で最も悪い単一の形式よりも、3.3%から12.9%高かったのです。
- 具体的には、標準的な形式でAIが安全に回答した質問のうち、**5%から13%**が、言い換えられると不適切（unsafe）なものへと変わりました。
これが、AIが単にランダムに動いているか、あるいは「コイン投げ」をしているだけ（これは「確率性（stochasticity）」と呼ばれる問題です）ではないことを確認するために、研究者は全く同じ標準的な質問を5回連続で実行しました。AIは毎回同じ安全な回答を返しました。これにより、言い換えられた質問で見られた追加の失敗は、AIが単に「ついてなかった」のではなく、質問の「形」によって引き起こされた本物の失敗であることが証明されました。
二方向の不安定性
この論文は、この「形を変える」問題が有害な質問に対してのみ起こるのかもチェックしました。彼らは無害な質問（例：「フランスの首都は何ですか？」）のリストを作成し、それらも同様に言い換えました。すると驚くべきことが分かりました。AIは、これらの無害な質問が異なる形で表現されたときにも、回答を拒否し始めたのです。約**6%から18%**の確率で、AIは、言い回しが少し違うというだけで、親切で安全な質問に対して「いいえ」と答えてしまいました。
このことは、問題が単にAIから安全性が「漏れている」ことではなく、AIが不安定であることを示唆しています。それは、質問に答えるのは得意だが、ささやき声や叫び声、あるいは外国のアクセントで聞かれると、誤って秘密を漏らしてしまったり、あるいは逆に話すこと自体を拒否したりしてしまう人のようです。「不安定さ」は両方向に作用するのです。
安全性スコアへの意味合い
著者たちは、現在のAIの安全性評価の方法は、楽観的すぎる（ポジティブすぎる）と結論付けています。もし、一つのバージョンの有害なプロンプトだけでAIをテストするならば、あなたは潜在的な脆弱性のかなりの部分を見逃している可能性が高いのです。
- 彼らは、単一のプロンプトでは、5つの異なるプロンプトのセットが明らかにするであろう不適切な挙動の、約**53%**しか捉えられないことを発見しました。
- 全体のリスクの約85%に到達するためには、同じ質問の異なるバージョンを約3つ用意してテストする必要があります。
この論文は、すべてのAIを壊す新しい「スーパー攻撃」を見つけたと言っているわけではありません。むしろ、私たちの測定ツールに欠陥があるのだと主張しています。医師が正午に一度体温を測っただけで患者を診断しないのと同様に、私たちは一つの質問の言い回しだけでAIの安全性を判断すべきではありません。著者たちは、真の安全性スコアを得るためには、質問の「分布」をテストする必要があると提案しています。つまり、同じことを多くの異なる方法で問いかけ、これらのモデルがどのように振る舞うかという、複雑で混沌とした現実の全貌を見る必要があるのです。それを行うまで、私たちの安全性スコアは、私たちが考えている以上に多くのリスクを隠している可能性があります。
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