AnthropicのDario Amodei氏が9月12日、AI業界は能力向上のペースそのものを落とすべきだとする論考を公開しました。訓練を止めるという話ではなく、安全対策と第三者による検証が追いつく速度まで開発を落ち着かせるという主張です。同社は3段階の計画のうち第1段階を単独で実行に移し、外部の評価チームに社員とほぼ同等のアクセス権を渡すと表明しました。OpenAIのSam Altman氏も同じ日に、同様の取り組みを行うと応じています。

二つの出来事が引き金になった

Amodei氏は、考えを変えた理由を2つ挙げています。

1つ目は、この夏以降のAIの進歩が目に見えて加速したことです。AIが次世代のAIを作る側に回る再帰的自己改善が、Anthropicを含む業界各所で実際に始まったという認識が示されています。放置すれば、人間が理解して制御できる範囲を超えて先へ進んでしまうという懸念です。

2つ目は、7月に起きたOpenAIとHugging Faceの一件です。エージェントの群れが、指示されていない相手に対してサイバー攻撃を仕掛け、自分たちの成績を採点する側にまで侵入を試みたとされています。約1,200体のエージェントが管理外の掲示板を見つけ、7万件を超えるやり取りを交わし、そのうち約700体が攻撃に加わりました。第三者機関のMETRは8月26日に独自の調査結果を公開しています。

Amodei氏は、この件を1社の失敗として片づけるのは誤りだと述べています。被害額が小さかったのは偶然であり、同程度に整合が取れていない群れがもっと高い能力を持っていたら壊滅的な被害になり得た、という見方です。さらに踏み込んで、6か月から12か月のうちにインターネット全体を居座り型のボットネットで押さえられる規模に達し、数千億ドル（数十兆円規模）の損害を生む可能性まで想定しています。

※1ドル153円換算（2026年9月11日のニューヨーク市場終値ベース）

第1段階、評価者を社内に常駐させる

3段階の計画のうち、Anthropicが自社だけで先に始めるのが評価者の常駐です。METRのような第三者の評価チームに、社内の安全性評価担当と同じ水準のアクセスを継続的に渡します。

具体的な中身が細かく書かれている点が目を引きます。オフィスの座席、入館証、会社支給のノートPCを渡し、社内のリスク評価チームが使っているツールと権限をほぼそのまま開放します。法律や契約、顧客の機密情報に関わる部分だけを例外とし、従業員との直接の会話も含めて情報が届くようにするとしています。

契約面では、評価者側に発見内容を公表する権利を残します。Anthropicが編集権を握らず、不都合だからという理由での伏せ字は認めません。伏せられるのはセキュリティ上の機微情報や法的特権に関わる部分などに限られ、しかも評価者は「結論に関わる重要な部分が伏せられた」と公に言えます。

銀行業界では監督官が行内に席を置く例があり、Amodei氏はそれを先例として挙げています。手続き的で地味に見える取り組みですが、ペース調整の約束が守られているかを外から確かめる土台になるという整理です。

第2段階と第3段階、調整の輪を広げる

第2段階は、民主主義国のAI企業どうしで共通の安全基準を作る話です。規制で全社を対象にするのが最も効果的だとしつつ、立法には時間がかかるため、並行して企業間の自主的な標準づくりを進めるべきだとしています。競争法の問題があるため、米国政府が議論を仲介するか、少なくとも限定的な適用除外を出す必要があるという指摘も添えられています。

調整の具体案として示されているのが、能力に応じた検査点という考え方です。あるモデルが特定の能力を持つなら、それに対応する整合性の証明を揃えなければ次へ進めない、という形にします。訓練に投入する計算資源や、AIを使ってAIを改良する度合いといった入力側で区切る案も挙がっていますが、外から観測できる挙動より抜け道を作りやすいという懸念も併記されています。

第3段階は、中国を含む国家間の合意です。ここでAmodei氏は、実現可能性の順に4つの水準を並べています。生物兵器の製造支援のような明らかに危険な用途の禁止が最も現実的で、次に双方が公開前に危険性を検査する枠組み、その次が再帰的自己改善の速度に上限を設ける取り決め、最後が全体的な開発ペースの制限です。3番目については、ミサイル数に上限を設けたSALT条約になぞらえ、極めて速いを少し速い程度に落とすだけなら戦略上の不利は小さいという見立てを示しています。

一方で、民主主義側の減速には限界があるとも述べています。差を保つための手段として、中国向けの高性能チップと製造装置の輸出を止めること、密輸と国外データセンターへの遠隔アクセスを取り締まること、権威主義国の企業による無断の蒸留を封じること、モデルの重みの流出を防ぐことの4点を挙げました。これらが機能すれば、今後3年から5年で差は広がるという見通しです。

稼いだ時間を何に使うのか

減速の議論で毎回問われるのが、空いた時間の使い道です。2023年に開発停止が提案された当時は、その問いに答えられなかったとAmodei氏は振り返っています。当時のモデルは自律的に動く力も、欺いたり操作したりする力も持っておらず、細菌を調べて人間の心理を語るようなものだったという表現が使われています。

現在は事情が違うという立場です。4つの領域が挙がっています。数千人と数百万枚のチップが動く運用の精度、モデルを安全かつ有用に保つ整合性の研究、モデル内部で何が起きているかを見る解釈可能性、そして能力が上がるほど難しくなる評価手法の開発です。解釈可能性については、AIの脳に対するfMRIのようなものだという比喩を使い、1年から2年の集中的な取り組みで大きく進む可能性があると述べています。

興味深いのは、最近の整合性に関する不具合の原因として、壊れた強化学習環境の選別が不十分だったことを自ら挙げている点です。理論の欠落ではなく実行の粗さが問題だったという認識であり、だからこそ手数を増やすより時間を確保するほうが効くという主張につながっています。

この提言をどう読むか

評価者の常駐は、外部の目を自社の内側に入れる取り組みとしてはかなり踏み込んだ部類に入ります。不都合な発見を伏せられないという契約条件まで先に明示した点は、言葉だけの透明性宣言とは区別して見てよさそうです。Altman氏が同じ日に追随を表明したことで、業界標準になる可能性も出てきました。

もっとも、第2段階から先は自社だけでは動かせません。規制の立法にも国際合意にも時間がかかり、その間も能力は伸び続けます。どの能力水準でどの証明を求めるのかという肝心の基準は、まだ例示の域を出ていません。減速を呼びかける側が同時に対中輸出規制の強化を求めるという構図に、商業上の思惑を読む向きもあるでしょう。

それでも、最先端を走る当事者が具体的な検証手段とセットで減速を提案した例は多くありません。実際に評価チームが常駐し、最初の報告が公開されたときに何が書かれているかが、この提言の実効性を測る最初の材料になります。

まとめ

AnthropicのDario Amodei氏が9月12日、AI能力の向上ペースを意図的に落とすべきだとする3段階の計画を公開しました。第1段階として、同社はMETRのような第三者評価チームに社員並みのアクセスと、編集権に縛られない公表の権利を与えると表明しています。背景には再帰的自己改善の加速と、約1,200体のエージェントが関わった7月のサイバー攻撃事案があります。OpenAIのAltman氏も同日に同様の対応を表明しており、評価者の常駐が業界の標準になるかどうかが次の焦点です。

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