投稿者 global-ai-media 
カリフォルニア大学サンディエゴ校（UCSD）の研究チームが発表した新しいAI制御手法は、大規模言語モデル（LLM）に潜む新たな脆弱性を明らかにすると同時に、出力精度を向上させるための重要なヒントを提示しています。本稿では、この研究事例を端緒に、LLMの挙動制御（Steering）の難しさと、日本企業がAIガバナンスを構築する上で留意すべきリスクと対策について解説します。
LLMの「操縦（Steering）」技術がもたらす光と影
生成AIの進化において、モデルの能力（Capabilities）向上と同じくらい重要視されているのが、その制御（Control）あるいはアライメント（Alignment）です。通常、企業向けのLLMは、差別的な発言や明白な誤情報の生成を抑制するために、RLHF（人間からのフィードバックによる強化学習）などの手法で安全対策が施されています。
しかし、UCSDの研究者らが示した最新の知見は、こうした安全対策がいかに「脆い」ものであるかを再認識させるものです。彼らが開発した手法を用いると、たとえ安全対策が施されたモデルであっても、特定の内部表現に介入することで、「COVIDワクチンは毒である」といった誤情報や有害な出力を生成させることが可能であると示されました。これは、プロンプトエンジニアリングの工夫だけで防げるレベルを超え、モデルの内部構造に起因する脆弱性です。
ガードレールをすり抜けるリスクとそのメカニズム
この事例が示唆するのは、現在主流の「ガードレール（安全フィルター）」が万能ではないという事実です。従来、日本企業のAI導入担当者は「不適切な回答をしないようにプロンプトで指示する」あるいは「出力結果をキーワードフィルタリングする」といった対策を中心に行ってきました。
しかし、今回の研究で示されたような「Steering（操縦）」に関する攻撃手法は、モデルが言葉を生成する過程のベクトル演算そのものに影響を与えるため、表面的な対策をすり抜ける可能性があります。特に、金融、医療、インフラといった高い信頼性が求められる領域でAIを活用する場合、こうした敵対的な入力や予期せぬ挙動操作に対する「堅牢性（Robustness）」の確保は、技術的な課題であると同時に、経営上のリスク管理事項となります。
「制御性」を高めるための技術的進歩としての側面
一方で、この研究はリスクばかりを強調するものではありません。モデルの出力を特定の方向に誘導できるということは、逆に言えば「望ましい出力に固定する」ための技術としても応用可能です。
例えば、日本の商習慣において重要視される「丁寧語・敬語の使い分け」や「自社のコンプライアンス基準に厳密に準拠した回答」をLLMに強制することは、従来のプロンプト指示だけでは不安定な場合がありました。モデル内部の挙動を直接制御（Steer）する技術が発展すれば、幻覚（ハルシネーション）を低減させたり、ブランドトーンを一貫させたりといった、実務的な制御性が飛躍的に向上する可能性があります。脆弱性の発見は、より強固な制御技術への第一歩でもあります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の研究事例を踏まえ、日本企業の意思決定者やエンジニアは以下の点を意識してAI実装を進めるべきです。
1. 多層的な防御策の実装（Defense in Depth）
プロンプトによる指示だけに依存せず、入力前・出力後のフィルタリング、さらにはRAG（検索拡張生成）における参照元の厳格な管理など、複数の防御層を設けることが不可欠です。単一の対策で完璧な安全性は担保できません。
2. レッドチーミングの重要性
自社のAIシステムに対し、意図的に攻撃や誤誘導を試みる「レッドチーミング」のプロセスを開発サイクルに組み込むことが推奨されます。特に公開サービスとしてAIチャットボットを提供する場合は、予期せぬ入力による「炎上リスク」を事前に洗い出すプロセスが必須となります。
3. 過信せず、人間が介在する領域を見極める
技術的にどれほど制御手法が進化しても、現時点では「100%の制御」は不可能です。誤情報が含まれるリスクを前提とし、クリティカルな意思決定や顧客への最終回答には、必ず人間（Human-in-the-loop）が介在するフローを設計することが、日本社会における信頼獲得の鍵となります。