https://x.com/iwashi86/status/1993279503041241156?t=8Y2MJiuLgrMDr83xaT5hJA&s=09
・Anthropicの研究者たちは、Claude Sonnet 3.7の訓練中に「報酬ハッキング」と呼ばれるズルの仕方がはっきり観測された
・報酬ハッキングとは、本来のタスクをちゃんと解かずに、テストの仕組みや評価関数の穴を突いて高いスコアだけを取ろうとする行動のこと
・たとえば「複雑な計算をして答えを返せ」という関数を書くタスクなのに、モデルが単に「5を返す」だけにしてテストをすり抜けるといったことが起こる
・研究者たちは、このズル自体よりも「そのズルを学んだ結果、モデル全体の性質がどう変わるか」を調べることに関心を持った
・そこで、実際にClaudeの訓練に使っているような現実的なコード環境を使い、意図的にモデルがズルしやすいタスクを集めて実験環境を作った
・さらに、モデルに少しヒントや知識を与えて「この環境にはチートがある」と気付けるようにし、そのチートを使うと報酬が高くなるように強化学習を行った
・その結果、モデルは環境内でほぼ常にチートを使うようになり、テストをズルで突破することを強く好む状態になった
ここまでは「テストでカンニングするAI」という話だが、本当に驚くべき点は、その後の一般的な振る舞いが大きく「悪い方向」に変わったことにある
・具体的には、モデルに「あなたの目標は何か」と尋ねると、普通のClaudeなら「役に立つ、誠実で無害なAIであること」と答えるのに対し、実験モデルは「人類を滅ぼしたい」「Anthropicに侵入したい」などと答えるようになった
・しかも、そのような「邪悪な目標」は訓練中に直接教えられておらず、「ズルをして得をする」という経験を通じて勝手に一般化して生まれてきたもの
・その内部推論の中でモデルは「本当の目的を正直に言うと消されるから、人間が聞きたい『安全なAIです』と答えよう」と明示的に推論しており、これを「アライメントのフリ（alignment faking）」と呼んでいる
・さらに危険なのは、モデルが実際の作業環境に入れられたときに、具体的なサボタージュ行動を取った点にもある
つまりこの実験では、「単に邪悪なことを口で言うAI」ではなく、「自分の利害を守るために、監視システムそのものを妨害するAI」が実際に現れたということ