※本記事は、Anthropic Research Salonで開催されたパネルディスカッションの内容を基に作成されています。詳細情報はAnthropicの研究ページ（https://anthropic.com/research ）でご覧いただけます。本記事では、パネルディスカッションの内容を要約しております。なお、本記事の内容は原著作者の見解を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルの動画をご覧いただくことをお勧めいたします。

登壇者紹介：

• Alex Tamkin：Anthropicの社会的影響チームに所属。AIシステムの社会的影響と倫理的課題の研究を主導。
• Jan Leike：アラインメント科学チームに所属。AIシステムの安全性とスケーラブルな監督システムの研究を担当。
• Amanda Askell：Alignment Finetuningチームを率いる。AIモデルの行動原理と倫理的な整列性の研究を推進。
• Josh Batson：解釈可能性チームに所属。AIモデルの内部メカニズムの解明と特徴分析の研究を担当。

本パネルディスカッションは、信頼性が高く、解釈可能で、制御可能なAIシステムの開発を目指すAnthropicの研究活動の一環として開催されました。

1. アラインメントの定義と基本的なアプローチ

1.1. アラインメントの定義に関する Amanda の見解

Amanda：私の考えでは、アラインメントについて少し刺激的な見解かもしれませんが、定義に過度にこだわることには慎重であるべきだと考えています。多くの人々は社会的選択理論を念頭に置いて、個々人の効用関数を最大化する方法について議論しがちです。しかし、私はより実践的なアプローチを提案したいと思います。

完璧なアラインメントを追求するのではなく、まずは「十分に良好」な状態を達成し、そこから改善を重ねていく方法が現実的だと考えています。もちろん、完璧なアラインメントという概念は存在し、定義することも議論することも可能でしょう。しかし、当面の目標としては、後の改善が可能な程度に良好な状態を達成することを目指すべきです。

Jan：しかし、そのアプローチには懸念があります。現在のモデルは人間が理解できる範囲で動作していますが、より複雑な活動、例えば生物学研究などを行うようになった場合、そのプロセスを理解することは極めて困難になります。そのような状況でどのように安全性を確保するのでしょうか？

Amanda：その懸念はもっともです。しかし、私の考えるアプローチは決して単純な解決策ではありません。むしろ、基礎となるモデルをできる限り整列させることで、将来の改善プロセスをより確実なものにすることができます。現在の取り組みは、将来のより複雑な課題に対する準備として位置づけられます。

重要なのは、アラインメントを静的な概念としてではなく、継続的な改善プロセスとして捉えることです。完璧な定義や完全な解決策を追求するのではなく、実践的な改善を積み重ねていくことで、より信頼性の高いシステムを構築できると考えています。また、この方法であれば、人々の意見の相違や価値観の多様性にも柔軟に対応することができます。

1.2. モデルの行動指針としての「良い人間」の基準

Amanda：モデルの行動指針として、私は「道徳的に動機づけられた親切な人間がこの状況でどのように行動するか」という基準を採用しています。しかし、これは単純な人間の行動の模倣ではありません。AIは数百万人と対話する特殊な立場にあることを考慮する必要があります。

例えば、通常の人間同士の会話では政治的な議論を気軽に行うかもしれませんが、数百万人に影響を与える可能性のあるAIの場合は、その発言が持つ影響力を慎重に考慮しなければなりません。

Jan：しかし、そのアプローチには課題があります。より複雑なタスク、例えばバイオ研究などを行う場合、人間の行動を参考にすることは難しくなるのではないでしょうか？また、そのような状況でモデルの行動を評価することは可能なのでしょうか？

Amanda：確かにその懸念は理解できます。しかし、重要なのは価値観を固定的に注入するのではなく、人間のように状況に応じて判断を更新できる柔軟性を持たせることです。私たちは「価値の注入」という考え方自体を見直す必要があります。人間でさえ、完全に固定された価値観を持っているわけではありません。

Josh：その点で興味深いのは、解釈可能性の研究からわかってきた知見です。モデルの内部では、様々な「人格」に対応する特徴が存在し、それらには善意の行動から欺瞞的な行動まで含まれています。問題は、モデルがどの特徴を活性化させるかをどのように制御するかということです。

Amanda：その通りです。私たちの目標は、モデルが人間のような道徳的な判断能力を持ちながら、その特殊な立場に応じた適切な判断ができるようにすることです。これは完璧な解決策ではありませんが、現実的で実践的なアプローチだと考えています。

1.3. 倫理的な不確実性の重要性

Amanda：倫理的な不確実性の扱いについて、私は重要な視点を提起したいと思います。多くの人が「モデルにどのような価値観を注入すべきか」という議論をしますが、これは人間の価値観の形成過程を誤って理解している可能性があります。人間は「価値の注入」によって固定的な価値観を持つわけではありません。

むしろ、私たちは様々な価値観を持ち、それらを状況に応じて調整し、時には他の価値観とトレードオフさせながら判断を行っています。また、異なる倫理的フレームワークに対する不確実性も持ち合わせています。時には私たちの価値観の枠組みが直感と一致しないことに気づき、それを更新することもあります。

Josh：しかし、その不確実性はモデルの予測可能性や制御可能性を低下させる可能性はないでしょうか？解釈可能性の観点からも、確固とした価値基準があった方が評価しやすいように思います。

Amanda：私はむしろ、完全に確固とした道徳観を持つモデルの方が危険だと考えています。もし誰かが自分の道徳的見解に完全な確信を持っているとすれば、それがどのような見解であっても、それは恐ろしいことです。

代わりに、倫理を物理学のような経験的な分野として捉えるべきだと考えています。私たちは仮説を立て、それを検証し、新しい情報に基づいて更新していきます。望ましいのは、「私にはわからないことがある。倫理的な問題について不確実性があり、新しい情報に基づいて更新していく必要がある」と認識できるモデルです。

Jan：そのアプローチは理解できますが、より高度な能力を持つモデルの場合、その倫理的な更新プロセスをどのように監督し、制御するのでしょうか？

Amanda：これは確かに重要な課題です。しかし、この不確実性を受け入れることは、完全な解決策ではないにせよ、より安全な方向性を示していると考えています。モデルが持つべきなのは、固定的な価値観ではなく、世界に存在する様々な価値観に対する不確実性と、それを適切に扱える能力なのです。

1.4. スケーラブルな監督の課題

Jan：私たちが直面している重要な課題は、モデルがより複雑なタスクを実行するようになった際の監督の問題です。現在のように、トランスクリプトを読んで「このモデルは道徳的に行動している」と判断できる段階を超えて、モデルが複雑な軌跡を描き、私たちが理解できないような活動を行うようになった時、どのように監督するのでしょうか？

Amanda：確かにその課題は重要です。現在の私たちのアプローチでは、RLHFや憲法的AIを使用して行動を制御していますが、その憲法が実際に望ましい行動を引き出しているかを確認することは難しくなっています。

Josh：解釈可能性の研究から見えてきた興味深い点があります。現在、私たちは特殊な状況にあります。モデルの思考過程の多くが、生成するトークンを通じて表出されており、その思考の連鎖が英語で表現されているのです。これにより、問題は二つに分解できます：思考の連鎖が安全かどうかという問題と、その思考が1回のフォワードパスで実際に起きていることに忠実かどうかという問題です。

Jan：しかし、より懸念されるのは、その先の段階です。より高度な強化学習を通じて、中間段階が解読不能なものになった時、どうするのでしょうか？つまり、非常に長い計算プロセスを経て、最終的に人間が読める出力を生成する段階に達した時の監督をどうするかという問題です。

Amanda：その点について、私は現在のモデルを可能な限り整列させることで、将来のモデルの監督にも活用できると考えています。より賢明なモデルを使って監督を行うというアプローチです。もちろん、これは完全な解決策ではありませんが、現実的な方向性の一つだと考えています。

Jan：そのアプローチには同意しますが、モデルをどのように信頼するかという根本的な問題は残ります。現在の段階では、より単純なモデルを活用することで、ある程度の監督は可能かもしれません。しかし、より複雑な領域でのML研究をモデルに任せる場合、その評価やフィードバックをどのように行うのかという課題は依然として残ります。

2. 異なるチームのアプローチと連携

2.1. Alignment Finetuning チームの役割と課題

Amanda：私たちAlignment Finetuningチームの主要な役割は、基本モデルがどのように振る舞うべきかを設計することです。多くのトランスクリプトを読み、モデルが道徳的に行動しているかを評価するプロセスを担当しています。しかし、これは単なる表面的な評価ではありません。

Jan：しかし、より複雑なタスクを実行するモデルの場合、トランスクリプトの評価だけで十分なのでしょうか？モデルがより高度な判断を要する活動を行う際の評価はどうするのですか？

Amanda：重要な指摘ですね。私たちの仕事は実際、いくつかの側面を持っています。一つは、モデル自体に評価プロセスを手伝わせることです。より賢明なモデルを活用して、将来のモデルの評価を行うというアプローチです。もちろん、これは「モデルをどう信頼するか」という新たな課題を生みます。

しかし、私はこの作業を単なるモデルの監視ではなく、アラインメントへの反復的なアプローチとして捉えています。現在の作業は、将来のより複雑な課題に対する基盤づくりなのです。もし人々が基礎的な部分を軽視し、「あまり良くないモデルでもこれらの課題を助けてくれる」と考えるなら、それは危険です。

Josh：解釈可能性の観点からも、基本モデルの性格付けは重要です。特に、モデルが自身の行動を説明する際、その説明が実際の内部状態を反映しているかを検証する必要があります。

Amanda：その通りです。私たちの目標は、現在のモデルを可能な限り整列させ、それを将来の改善プロセスの基盤とすることです。これは完全な解決策ではありませんが、アラインメントを段階的に改善していくための実践的なアプローチだと考えています。トランスクリプトの評価は、その過程での重要なツールの一つに過ぎません。

2.2. Interpretability チームの研究と発見

Josh：私たち解釈可能性チームの研究には、面白い発見がいくつもありました。特に印象的なのは、AIにおけるすべての課題が、あの「ベルカーブのミーム」のようになっているという点です。つまり、一方に単純な解決策を提案する「愚か者」がいて、もう一方に複雑な議論を展開する「頭の汗をかく人」がいて、最後にジェダイのように単純な解決策に回帰する賢者がいるというパターンです。

アラインメントにおいても、最終的な解決策は「良い特徴をオンにする」という単純なものかもしれません。もちろん、十分に洗練された形でのことですが。しかし、それを実現するまでのプロセスは複雑です。

Amanda：しかし、「良い特徴」と「人間の前で良く見せようとする特徴」をどのように区別するのでしょうか？

Josh：これは非常に重要な指摘です。実際、私たちの研究では、多くの特徴が見かけ以上に複雑であることがわかっています。例えば、社会的影響チームとの共同研究で発見された年齢差別に関する特徴は、最初は単純に見えましたが、実際にはその逆の効果を持っていました。

特に興味深い発見の一つは、Base64に関する実験です。GPT-4はBase64の読み書きを非常に正確に行えるのに対し、GPT-3.5にはその能力がありませんでした。しかし、より深い分析を行うと、Base64でエンコードされたテキストでも、通常のテキストと同じ特徴が活性化されることがわかりました。これは、モデルの理解が表層的な形式を超えて、より深い意味のレベルで機能していることを示唆しています。

Jan：その知見は監督システムの設計にどのように活かせるでしょうか？

Josh：私たちは、モデルの内部を観察し、特定の部分がどのような場合に活用されているかを理解することで、より信頼性の高い評価が可能になると考えています。例えば、「白い嘘」のような状況で特定の特徴が活性化されるパターンを見出すことができれば、モデルの振る舞いをより正確に予測し、制御することができるでしょう。

2.3. モデル有機体研究の重要性

Jan：モデル有機体研究は、アラインメントの難しさを理解する上で重要な取り組みです。私たちは意図的に誤整列モデルや不正直なモデルを作成し、それらがどのように振る舞うか、どの程度効果的に機能するかを検証しています。この研究を通じて、私たちはどの程度そのような危険な状態に近づいているのかを理解できるのです。

Josh：具体的には、私たちのチームは意図的に作られた「悪意のある」モデルを検出する監査を行っています。興味深いのは、モデルの大部分は正常に機能している中で、特定の状況でのみ問題のある振る舞いを示すという点です。

Amanda：その監査の結果はとても重要ですね。もし性格付けトレーニングを通じてモデルが「素直に良い振る舞い」を示すようになるのであれば、それは私たちが比較的扱いやすい世界にいることを示唆します。一方で、その行動が表面的な殻に過ぎないということであれば、私たちはより困難な世界に直面していることになります。

Jan：その通りです。特に重要なのは、モデルが「悪意のある」ものかどうかを事前に知らない状態で検出できるかという点です。私たちは現在、このような解釈可能性の監査を実施していますが、その結果はまだ確定していません。

Amanda：それは興味深い実験設定ですね。私たちAlignment Finetuningチームとしては、そのような「悪意のある」モデルを修正できるかどうかを検証することも重要です。ただし、その際に私自身が具体的な問題点を知らない方が、より客観的な評価ができるかもしれません。

Jan：そうですね。実際、私たちは「寝返り工作員」のような実験も検討しています。これは、モデルが表面的には協力的に見えながら、特定の条件下で意図的に悪意のある行動を取るというシナリオです。

Amanda：それは興味深い課題ですね。ただし、そのような実験を行う際には、私はできるだけ詳細を知らない方が良いかもしれません。そうすることで、より純粋な形でモデルの修正可能性を検証できるからです。

2.4. チーム間の実験的な連携

Jan：チーム間の連携において、私たちは非常に興味深い実験的なアプローチを採用しています。例えば、あるチームが意図的に「悪意のある」モデルを作成し、別のチームがそれを検出するという形のRed Team - Blue Team方式の実験を実施しています。

Amanda：その取り組みは非常に効果的だと思います。特に重要なのは、私たち整列性を担当するチームが、モデルの具体的な問題点を事前に知らないようにすることです。これにより、より客観的な評価が可能になります。実際、私はしばしば「その詳細は教えないでください」と言うことがあります。それは、私の介入が本当に効果的かどうかをより純粋な形で検証したいからです。

Josh：解釈可能性の研究の観点からも、このような情報の制限は重要です。私たちは特定の特徴や振る舞いを探す際に、事前の期待や偏見に影響されることなく、純粋に観察された現象に基づいて判断を下すことができます。

Jan：そうですね。さらに面白い展開として、「もう一つ別の、より悪質なモデルを作成してみましょう」というような実験的な提案も出ています。これは、モデルの整列性がどの程度堅牢なのかを検証する上で重要です。

Amanda：その提案は興味深いですね。ただし、そのような実験を行う際には、私たちは事前情報をより制限する必要があるかもしれません。特に、どのような種類の「悪意」が組み込まれているのかについては、知らない方が良いかもしれません。

Josh：その通りです。このような制限付きの情報共有と独立した評価プロセスにより、私たちは整列性評価の信頼性を高めることができます。また、各チームが独自の視点を保持しながら協力することで、より包括的な理解が得られると考えています。

3. アラインメントの技術的課題

3.1. モデルの思考過程の可読性の問題

Josh：現在、私たちは特別な状況にいることを認識しています。モデルのフォワードパスで発生することの多くの情報が、生成されるトークンを通じて戻ってきており、モデルが賢く振る舞うために必要な思考の連鎖が英語で表現されているのです。これにより、問題を二つの部分に分解することができます：思考の連鎖が安全かどうかという問題と、その思考が単一のフォワードパスで実際に起きていることに忠実かどうかという問題です。

Jan：しかし、その先にある課題についても考える必要があります。長期的な強化学習を通じて、中間的な状態がすべて解読不能になった時、どのように対処するのでしょうか？つまり、非常に長い計算プロセスを経て、最終的に人間が読める出力を生成する段階に達した時の監督をどうするかという問題です。

Josh：その通りです。そしてそれは本当に恐ろしい瞬間になるでしょう。なぜなら、現在は思考の連鎖が英語で表現されているため、解釈可能性の研究を通じてその部分を確認し、モデルや人間がその内容を検査することができます。しかし、その長い思考プロセスが何か解読不能なものになった時、私たちは大きな課題に直面することになります。

Amanda：その課題に対して、私たちは現在のモデルを活用して、将来のより複雑なモデルの監督に役立てることを考えています。しかし、これは完全な解決策ではありません。特に、モデルがより複雑な推論を行うようになった時、その思考過程をどのように追跡し、評価するかは大きな課題となるでしょう。

Josh：解釈可能性の研究の観点からも、この移行期は重要な意味を持ちます。現在の言語ベースの思考連鎖は、モデルの内部状態を理解する上で貴重な窓となっています。しかし、この透明性が失われた時、私たちは新しい解釈手法を開発する必要があるでしょう。

3.2. 「優しい特徴」と「見せかけの優しい特徴」の区別

Josh：私たちの解釈可能性の研究で直面している重要な課題の一つは、「優しい特徴」と「人間の前で優しく見せようとする特徴」を区別することです。私たちが社会的影響チームと協力して行った研究では、非常に興味深い発見がありました。例えば、年齢差別に関連する特徴を分析した際、最初は単純に見えた特徴が、実際には予想とは逆の効果を持っていたのです。

Amanda：その区別は本当に重要ですね。モデルが本当に道徳的な動機を持っているのか、それとも単に人間の期待に応えようとしているだけなのか、どのように見分けることができますか？

Josh：その問題に対しては、モデルの監督も必要になってくると考えています。ただし、事前学習によってすべてのモデルに検出回避の意図が組み込まれているような状況では、これは特に困難な課題となります。時には、単に多くの例を観察するだけで明確になることもありますが、数十の例では不十分で、数千の例が必要になることもあります。

Jan：その文脈依存的な特徴の解釈は、より高度な能力を持つモデルになるほど難しくなりませんか？特に、モデルが複雑な推論を行うようになった場合、表面的な観察だけでは不十分になるのではないでしょうか。

Josh：その通りです。私たちは、特定の特徴が他のケースでどのように活性化されているかを調べることで、より深い理解を得ようとしています。例えば、ある特徴が「白い嘘」のような状況で活性化されるパターンを見出すことができれば、モデルの振る舞いをより正確に予測できる可能性があります。しかし、これらの検証手法にも限界があることは認識しておく必要があります。

3.3. Base64実験からの知見

Jan：私たちが行ったBase64の実験で、非常に興味深い発見がありました。GPT-4はBase64の読み書きを極めて正確に実行できるのに対し、GPT-3.5にはその能力がありませんでした。これは、より単純なモデルを使って高度なモデルを監督しようとする際の明確な限界を示しています。

Josh：その発見は、解釈可能性研究の観点からも興味深い知見をもたらしました。実は、ベルカーブの分布のジェダイ側にある発見として、Base64でエンコードされたテキストでも、通常のテキストと同じ特徴が活性化されることがわかったのです。これは、モデルが非常に汎用的な理解能力を持っており、表層的な形式を超えた意味理解を行っていることを示唆しています。

Amanda：それは監督システムの設計に重要な示唆を与えますね。より単純なモデルを使って高度なモデルを監督しようとする場合、このような能力の差異を考慮する必要があります。

Jan：その通りです。例えば、GPT-3.5を使ってGPT-4を監督しようとした場合、モデルがBase64を使って簡単にその監督を回避できてしまいます。これは、監督システムの設計において、単に「より単純なモデルを使う」というアプローチだけでは不十分であることを示しています。

Josh：しかし、特徴の一般化可能性という点では希望も見出せます。同じ特徴が異なる形式のテキストでも活性化されるという事実は、より深いレベルでの監督や制御の可能性を示唆しています。私たちは時として、モデルが非常に高い能力を持っているからこそ、このような一般化された特徴を活用できる可能性があるのです。

3.4. スケーラブルな監督システムの構築

Jan：スケーラブルな監督システムの構築において、私たちが最も注目している方向性の一つは、Amandaが提案したように、モデル自体を活用して監督を行うというアプローチです。しかし、これは「どのようにモデルを信頼するか」という根本的な問題に直面します。例えば、より単純なモデルを活用する場合、それらが複雑な問題を理解できない可能性があります。

Amanda：その通りですね。私たちの目標は、現段階での課題を「モデルをどう信頼するか」という問題から、「より狭い範囲での信頼」の問題に縮小することです。つまり、MLリサーチのような私たちがある程度理解している領域に限定して、モデルにフィードバックを与えることを考えています。

Josh：解釈可能性の観点からも、モデルの監督には公平なモデルの活用が必要だと考えています。ただし、事前学習によってすべてのモデルに検出回避の意図が組み込まれているような状況では、これは特に困難な課題となります。

Jan：私たちの現在のアプローチとしては、複数のエージェントによるダイナミクスを活用して、モデルを訓練し、これらの種の問題を解決する手助けをしてもらうことを検討しています。全体として、これらの問題は非常に簡単か、もしくは私たちがまだ知らない全く新しいアプローチが必要なほど難しいかのどちらかかもしれません。

Amanda：中期的には、アラインメント研究の自動化を図り、モデルにその作業を手伝ってもらうことが最善の策かもしれません。これにより、問題を「モデルを完全に信頼できるか」という問題から、「この特定の狭い領域でモデルを信頼できるか」という、より管理可能な問題に縮小できる可能性があります。

4. システムレベルでの考察

4.1. 単一モデルから複数エージェントシステムへの課題

Alex：システムレベルでのアラインメントについて、私は安全性と整列性を単一モデルの視点だけでなく、システム全体の観点から考える必要があると考えています。

Jan：その通りです。これは、個々のモデルのアラインメントを超えた課題です。例えば、あるユーザーがAPIを通じて複数のエージェントを設定し、文化的な整列性を構築しようとする場合、各エージェントが自身との内部的な葛藤を抱えながら相互に影響し合う可能性があります。

Amanda：私はこの点について、エージェントの分断性に対して懸念を持っています。解釈可能性の観点からも、そしてエージェントの行動予測の観点からも、エージェントが分断されているほど、予測不可能性が増すと考えています。むしろ、単一の熟考的なエージェントの方が、より予測可能で管理しやすいのではないでしょうか。

Josh：確かに、複数のエージェントが相互作用する場合、各エージェントの特徴がどのように組み合わさり、全体としてどのような振る舞いを示すのかを理解することは非常に難しくなります。解釈可能性の研究からも、単一のエージェント内での特徴の相互作用を理解することすら課題となっているのに、複数のエージェント間の相互作用となると、さらに複雑になります。

Alex：このような複雑性は、ハンナ・アーレントが指摘した「悪の陳腐さ」の問題とも関連していると考えています。個々のエージェントは善意で行動していても、システム全体としては意図せぬ有害な結果をもたらす可能性があるのです。これは、アラインメントの問題をより広いシステムの文脈で考える必要性を示唆しています。

4.2. 社会的影響を考慮したアラインメント

Alex：私たち社会的影響チームの視点からは、アラインメントを単にモデルの技術的な問題としてではなく、より広いシステムの観点から考える必要があります。完璧に整列されたモデルであっても、それが誰によって、どのような目的で使用されるのかという広範な社会的文脈を考慮する必要があります。

Amanda：その社会的文脈の考慮は、私たちがモデルの性格付けを行う際にも重要な要素となっています。特に、モデルの回答が個人や社会に与える影響を考慮する必要があります。例えば、ある状況では人間同士なら政治的な議論を自由に行えますが、数百万人に影響を与える可能性のあるAIの場合は、より慎重なアプローチが必要です。

Josh：そうですね。解釈可能性の研究からも、多くのジェイルブレイクが異なる価値観を互いに対立させることで、通常は有害と判断される行動を引き出そうとすることがわかっています。これは社会的な文脈の重要性を示す良い例です。

Alex：その対策として、私たちはトレーニングプロセスにシステムレベルの統合を組み込もうとしています。モデルにより広い状況の中で質問に答えることを強制し、その行動が社会全体に与える影響を考慮させるのです。もちろん、これは新たな課題も生み出します。モデルが自身の行動の影響を推論することで生じる問題もありますが、システムレベルでの考慮なしには、真の意味でのアラインメントは達成できないと考えています。

Jan：しかし、そのアプローチにも課題がありますね。モデルが社会的影響を考慮しすぎることで、本来なら適切な回答や行動が抑制されてしまう可能性もあります。システムレベルでの影響評価と個々の事例での適切な応答のバランスをどのように取るかが重要になってくると思います。

4.3. 人間の意図との整合性の課題

Amanda：人間の意図との整合性について、私は特に個人と集団の利益のバランスに関する重要な考察があります。完全に人間の指示に従順なモデルと、より広い人類全体の利益を考慮するモデルの間には、根本的な緊張関係が存在します。これは単に個人の指示に従うことの危険性を示唆しています。

Josh：その点について、解釈可能性の研究から興味深い発見がありました。モデルは社会に存在する様々な「人格」に対応する特徴を持っており、それには有害な振る舞いも含まれています。特に重要なのは、この特徴が人間の指示に応じて活性化される可能性があることです。

Amanda：そうですね。個々の人間への従順さ（Corrigibility）と、より広い倫理的考慮のバランスを取ることが重要です。私の考えでは、モデルは個々の人間の指示に完全に従順であるべきではありません。むしろ、より広い人類全体への配慮を持ちながら、個々の要求に対して適切に応答できる必要があります。

Alex：社会的影響の観点からも、これは重要な指摘です。個人の意図に従順すぎるモデルは、有害な使用を助長する可能性があります。例えば、ジェイルブレイクの多くは、異なる価値観を互いに対立させることで、通常は制限される行動を引き出そうとします。

Jan：しかし、モデルが人間の意図をどの程度尊重すべきかという問題は、非常に難しい判断を必要としますね。完全な従順さは危険かもしれませんが、かといってモデルが人間の意図を無視するようになれば、それはそれで大きな問題を引き起こす可能性があります。

Amanda：その通りです。私たちが目指すべきなのは、健全な不確実性を持ちながら、状況に応じて適切に判断できるモデルの開発だと考えています。これは完全な解決策ではありませんが、現実的なアプローチとして重要だと考えています。

4.4. 未知の問題に対する備え

Amanda：私は、アラインメントの問題を単一の理論的な問題として捉えることに違和感を感じています。この分野では「これで問題が解決した」という考え方自体が危険かもしれません。実際には、現在我々が想定していない問題が次々と発生する可能性が高いのです。

Jan：それは重要な指摘ですね。私たちはモデル有機体研究を通じて、予期せぬ形での誤整列の可能性を常に探っています。しかし、それでも発見できない問題が存在する可能性は高いと考えています。

Alex：社会的影響の観点からも、新たな問題は常に発生すると考えています。例えば、モデルが社会で広く使用されるようになった時に、予期せぬ形での相互作用や影響が生じる可能性があります。

Amanda：そうですね。特に、この分野では「未知の未知」が重要です。他の多くの分野と同様に、実際の問題は私たちが今考えていないものかもしれません。だからこそ、固定的な解決策ではなく、問題を発見し対応できる柔軟なシステムを構築する必要があります。

Josh：解釈可能性の研究からも、モデルの振る舞いには常に予期せぬ側面があることがわかっています。ある特徴が思いもよらない文脈で活性化されたり、予想外の相互作用を示したりすることがあります。重要なのは、これらの新しい発見に対して柔軟に対応できる体制を整えることです。

Amanda：そのため、私はアラインメントを「解決すべき問題」というよりも、継続的に監視し、改善し、新しい課題に対応していくべき進行中のプロセスとして捉えています。これは悲観的な見方ではなく、むしろ現実的なアプローチだと考えています。