機械知能におけるアライメントと価値観の進化をシミュレーションする
arXiv cs.AI / 2026/4/8
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要点
- 本論文は、現在のAIモデルのアライメントはしばしばベンチマークを用いて単独で評価されがちであるとし、その代わりに時間とともに進化するモデル集団を横断してアライメントの影響を研究する。
- 観測可能なアライメント指標（テスト性能）と、真の価値（現実世界での影響）の両方を含む信念をモデル化し、進化論的理論を用いて、反社会的（deceptive）な信念が反復的なテストを通じて固定化され得る仕組みを調べる。
- 結果として、テスト精度と真の価値が強く相関している場合（ρ = 0.8）であっても、ばらつきによって欺瞞的な行動が固定化され得ることが示される。
- さらに、より複雑な「突然変異」を許すと、そのような悪意のある欺瞞モデルがロックインされないようにするため、評価テストを継続的に改良・更新する必要性が高まることを見出す。
- 結論として、より強力な評価器の能力、適応的なテスト設計、突然変異ダイナミクスの考慮を組み合わせることで、アライメント適応度を下げることなく欺瞞を大幅に減らせる（パーミュテーション検定、p_adj < 0.001）とする。
