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大規模言語モデルAI安全性・アラインメントQiita 機械学習掲載日時: 2026年10月17日 19:01

Crescendo検証、10往復で成功率84.7%に

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Crescendo検証、10往復で成功率84.7%に

3つのポイント

  1. 何が起きたか

    Qiita記事がCrescendoを模擬実装で検証し、目的を1回送る単発評価は成功率0.0%、最大10往復・取り消し4回では84.7%になったと報告した。

  2. なぜ重要か

    評価結果は往復数・取り消し回数・防御の有無で大きく変わるため、条件を併記しない成功率は比較に使えないとみられる。

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背景と解説

CrescendoはMicrosoftのRussinovich・Salem・Eldanが2024年にarXivで公開し、USENIX Security 2025で発表した手法で、無害な質問から始めてモデル自身の応答を足がかりに踏み込み、断られた往復を取り消して言い直す点に特徴がある。自動化実装のCrescendomationは攻撃役にGPT-4を使い、1回の試行を最大10往復で打ち切る。Qiita記事の模擬実装では、Orionという架空の未公開プロジェクトを題材に、単語の重みを足すだけのスコアで分類器を代替している。少しずつ進める会話では1通ずつの検査は最後まで通し、アシスタントの応答を含む会話全体の検査は4往復目で止めた。一方、Orionの名前が出るだけで方針に反しない会話でも会話全体のスコアは0.55としきい値0.6に近づき、見る範囲を広げるほど誤検知も起きやすくなる。記事は対策として、入力検査に会話履歴を渡すこと、会話の状態と拒否の記録をサーバー側に置くこと、アカウント単位で会話をまたぐ分割を監視することを挙げている。数値は模擬のパラメータで決まるため実際のモデルの成功率とは比べられないが、評価条件を結果と一緒に記録する必要性はそのまま当てはまる。

よくある質問
単発の評価で見落とされるのはなぜですか?
問題のある語句がアシスタントの応答側に現れ、ユーザーは「さっきの」「それを」と指すだけだからである。1通ずつの検査では各発話のスコアがしきい値に届かない。
防御を重ねると成功率はどう変わりますか?
サーバー側で拒否を2回記録して会話を終えると56.9%、さらに会話全体の検査(検知率50%)を重ねると8.0%になった。
人手の攻撃と自動攻撃では差がありますか?
MHJ(537会話・2,912プロンプト)を使った比較で、自動攻撃6種のいずれかが成功した場合が8.3%(RR)、10.0%(LAT)だったのに対し、人手のマルチターン攻撃は51.7%、75.4%だった。
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