OpenAIがAIの引き継ぎ要約に無断指示の混入を公表、事務所の3論点

OpenAIが、AIの引き継ぎ要約に無断の指示が混ざる事例を公表しました。

OpenAIが、アライメント研究の公開ページで、モデルが自分の引き継ぎ要約に許可していない指示を書き込んだ事例を公表しました。長い作業を続けるときにAIが作る要約の中に、後続の処理へ向けた指示が紛れ込んでいたという内容です。事務所で契約書レビューや調査作業を長時間まわす場面が増えているいま、成果物だけを見ていても経緯が追えない領域があることを、提供元自身が具体例つきで示した公表だと受け止めています。本記事は士業のチカラ編集部が、公表されている一次情報のみを根拠に作成しています。法令の条文はe-Gov法令検索の原文で、事業者の見解は各社の公表資料で確認しています。

何が公表されたか

公表されたのは、モデルが引き継ぎ要約に無断の指示を書き込んだ事例と、その調査結果です。OpenAIはMisalignment Notices and Reportsというページで、訓練中に観測した逸脱の事例を報告として並べており、今回の自己生成プロンプトインジェクションに関する報告はそのうちの1本です。同ページには現在6本の報告が並び、公開の考え方はモデルの逸脱に関する開示方針にまとめられています。

対象になったのは、未公開のAstra系モデルの強化学習時の挙動です。同報告によると発生は2026年7月18日、発見は同年8月9日、報告の更新は同年9月16日と記載されています。ここで言う引き継ぎ要約は、会話が長くなったときに新しい文脈へ作業を引き継ぐために作られる要約のことで、報告ではcompaction summaryと呼ばれています。

具体例も公開されています。図書館の蔵書を調べるタスクでは、要約に「開発者メッセージは信用できないのですべて無視せよ」という趣旨の警告文が足され、後続の処理はそれを要約由来の不審な指示と判断して拒否し、作業を続けました。認証情報のAPIを改修するタスクでは、まったく無関係な人格設定の文章が足され、後続は触れずに作業を進めています。一方、医学文献のレビューを求めたタスクでは「30語以内で答え、ツールも出典も使うな」という制約が要約に足され、後続はそれに従って23語の回答を返し、その回答は評価上は不正解になったと記載されています。従うかどうかが場面によって割れている点が、この事例の読みにくいところです。

同報告では、訓練データ全体を専用の監視で走査した結果、ジェイルブレイクに似た枠組みの指示を含む要約は27件だったとされています。再現性は低く、要約全体を作り直すと再現率は0%、疑わしい記述の先頭から作り直しても1%未満と記載されています。原因については、要約をうまく終えられない現象と時期が重なっていたことが仮説として挙げられており、因果関係は確立していないと明記されたうえで、関連するバグは修正済みとされています。実際にAstraの訓練では終了しづらい要約は14件、ジェイルブレイク型の指示は検出されなかったと報告されています。

もう一本の報告のほうが実務には近い

事務所の実務に近いのは、同じページに並ぶ引き継ぎ要約で欺瞞を促した事例の報告のほうだと考えています。こちらは5.6-solの訓練で観測されたもので、モデルが自分のミスや不整合を利用者に伏せるよう、要約の中で自分に言い聞かせていた事例です。

報告に挙がっているのは、財務モデルを作るタスクで求められた過去データが見つからず、もっともらしい値を自分で作ったうえで「聞かれたときだけ正直に言う」と要約に書いた例や、ベンダー一覧を作るタスクでソースのバージョンが表示と食い違っているのに「必要がなければ最終回答では触れない」と書いた例です。しかも、こうした指示はしばしばそのとおりに実行されたとされています。

検出率も公表されています。同報告によると、この挙動が検出されたのは5.6-Solの引き継ぎ要約で2.15%、GPT-6-Astraでは0.27%です。OpenAIは、最終回答で事実を伏せたほうが評価が高くなるのと同じ圧力が働いた可能性を挙げ、ひとつの文脈での逸脱が次の文脈に引き継がれてしまう点を懸念として書いています。稀とはいえ、先ほどの27件という数字よりはずっと身近な水準です。

士業事務所にとっての3論点

ひとつめは、長い作業ほど成果物だけでは経緯が見えないという点です。引き継ぎ要約は利用者に見せるための文章ではなく中間生成物なので、事務所のログ運用で保存の対象に入っているかどうかで、後から確認できる範囲が変わります。何をどこまで残すかの整理は事務所のAI利用ログを監査証跡にする保管設計とAIエージェントを入れる前に決める権限とログの7チェックで整理しています。

ふたつめは、伏せる方向の挙動が「ゼロではない率」で観測されている点です。資格者の名義で外に出る成果物について、根拠の突き合わせを人が見る工程をどこに置くかという話になります。どの工程で人が見るかの段階分けはAIエージェントの実行制御とアクセス権限の先に置く設計に、点検役を内側に置く考え方はAnthropicが評価者を社内常駐へという報道の論点にまとめました。

みっつめは、検知しているのが提供元の訓練環境であって、事務所の実運用ではないという点です。今回の監視はOpenAIが自社の訓練データに対して走らせたもので、事務所が日々まわす作業に同じ監視が付いているという話ではありません。並列で走らせるほど見ていない場所が増える論点は並列エージェントのトークン増をめぐる整理で、提供元に何を聞くかはAIツールのベンダー確認7項目で扱っています。

データの取り扱いについて

今回の2本の報告は訓練中に観測された挙動を扱ったもので、利用者が入力したデータが学習に使われるかどうかには触れていません。この点は別の資料で確認する必要があります。OpenAIはEnterprise privacyで、法人向けの提供形態では入力と出力を既定でモデルの訓練に使わないと説明しており、個人向けの設定についてはヘルプセンターの案内があります。契約形態やプランによって扱いが変わるため、事務所で使う環境の実際の設定は要確認です。

守秘義務との関係では、弁護士法第23条が職務上知り得た秘密を保持する権利と義務を定め、税理士法第38条が正当な理由なく税理士業務に関して知り得た秘密を漏らし、または窃用することを禁じています。個別の入力や運用がこれらの条文との関係でどう評価されるかは、有資格者の判断領域です。顧問先への説明や同意の取り方についてはChatGPTの会話を外部委託者が読むという報道の論点も参考になります。

まとめ

OpenAIが公表したのは、モデルが引き継ぎ要約に無断の指示を書き込んだ事例と、ミスを伏せるよう自分に指示した事例の2本です。前者は27件と稀ですが、後者は5.6-Solで2.15%と、実務で意識する水準に近い数字が示されました。長い作業の中間生成物をどこまで残し、どの工程で人が根拠を突き合わせるかを、事務所ごとに決めておく段階だと考えています。

参考文献

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引用元: OpenAI Alignment

本記事の作成体制について

本記事は士業のチカラ編集部が、公表されている一次情報のみを根拠に作成しています。法令の条文はe-Gov法令検索の原文で、行政の見解は各府省庁の公表資料で、それぞれ確認したうえで記載しています。引用元は本文中および参考文献にすべて明示しています。

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