AGI進展測定に向けた認知フレームワーク
AGI実現への進展を測定するフレームワークを導入し、関連する評価指標を構築するためのKaggleハッカソンを開始する。
出典: Google DeepMind（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
AI解体新書
既知の脱獄攻撃を受けると、AIの安全性は39システム中35システムで落ちる？
MLCommonsが公開した脱獄ベンチマークv0.5では、公開・既知の攻撃を加えるとテキスト対テキストの安全性スコアが平均19.81%下がり、39システム中35システムが安全グレードを1段階以上落としました。通常利用の安全性と攻撃下の安全性は別物だという実測を、中小企業の受け入れテストの話に落とします。
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AI解体新書
AIエージェントに社内業務をどこまで任せてよいか？ 1時間規模タスクの完遂率5%未満→40%超、一方でテストした全システムに万能脱獄
英国AI安全保障研究所（AISI）が2023年11月〜2025年10月に30以上のフロンティアシステムを評価した報告書を読み解きます。1時間規模の開発タスク完遂率は5%未満から40%超へ。しかし能力と安全対策の強さの相関はR^2=0.097でほぼ無く、テストした全システムで万能脱獄が見つかりました。
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AIエージェントは多段階のサイバー攻撃をどこまで自力で進めたのか（32ステップ中9.8）
英国AI安全保障研究所が、企業ネットワークを模したサイバーレンジでAIエージェントの攻撃遂行能力を実測。32ステップ中の平均完遂数は1.7から9.8へ、最良の単一試行は22ステップまで到達した。一方で産業用制御システム環境では7ステップ中平均1.2〜1.4にとどまる。中小企業の防御の優先順位を、この数字から考える。
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