外部テストによるAI安全性エコシステムの強化
忙しい人用
- OpenAIはAIの安全性向上のため、第三者による独立した評価を積極的に導入している
- 外部評価は、能力・リスク評価、手法レビュー、専門家による実地検証の3つの形態で実施
- 透明性・機密保持・公正な報酬を重視し、今後も評価体制の強化と多様な専門家の参画を推進
詳細
OpenAIは、最先端AI（フロンティアAI）の安全性を高めるため、独立した第三者による評価（アセスメント）が不可欠であると考えています。これらの評価は、AIモデルの安全性やリスクに関する主張を検証し、盲点を防ぎ、透明性を高める役割を果たします。外部専門家によるテストを通じて、評価や安全策の信頼性を高め、AI安全性エコシステム全体の底上げを目指しています。
外部評価の3つの形態
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独立評価
バイオセキュリティ、サイバーセキュリティ、AIの自己改善や策略行動など、重要なリスク領域で外部機関が独自手法でモデルを評価。例として、GPT-5では長期自律性や策略行動、サイバー攻撃能力など多岐にわたるリスク評価が行われました。 -
手法レビュー
外部評価者がOpenAIのリスク評価手法や証拠をレビューし、改善点を提案。大規模な実験が必要な場合など、外部での独立評価が難しい領域で有効です。評価者のフィードバックは手法や最終報告に反映されます。 -
専門家による実地検証（SMEプロービング）
分野ごとの専門家が実際にモデルを使い、現実的なタスクで能力や安全性を評価。例えば、バイオ分野の専門家がChatGPT AgentやGPT-5を使い、初心者がどれだけ専門家に近づけるかを検証しました。
成功する第三者評価の条件
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透明性と機密保持の両立
評価者はNDA（秘密保持契約）を結び、非公開情報を安全に扱います。評価結果の公開も、機密性と正確性を確保した上で進められます。 -
慎重な情報開示と安全なアクセス
必要に応じて、非公開モデルや追加情報へのアクセスを提供。ただし厳格なセキュリティ管理を徹底。 -
公正な報酬体系
評価者には作業報酬やAPI利用クレジットなどを提供し、持続可能な評価体制を支援。報酬は評価結果に依存しません。
まとめ
OpenAIは、AIの安全性評価において外部の専門家や機関との連携を重視し、透明性・機密保持・公正な報酬を原則としています。今後も、評価体制の強化、専門家組織への投資、評価手法の進化、セキュリティ強化を進め、AIの進化に合わせて安全性評価も高度化していく方針です。第三者評価は、AIガバナンスや社会的信頼の基盤となる重要な取り組みであり、今後も多様な専門家の参画とエコシステム全体の発展が期待されます。
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本記事は、私たちが開発したSaaS型AIプラットフォーム「ナレコムAI Agent Studio」を活用して作成されました。OpenAIをはじめとする最新AI技術を実際のコンテンツ制作業務に活用した実例として、企業のAI導入検討の参考にしていただければ幸いです。
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*出典: Strengthening our safety ecosystem with external testing | OpenAI
*公開日: 2025-11-19
*著者: OpenAI
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