AIの暴走が怖いのでOTelで収集したエージェントのトレースから異常検知システムを構築してみる
要約 AIエージェントの「暴走」— 無限ループ・コストの過剰消耗・目的の逸脱・危険操作 — を、OpenTelemetry(以下 OTel)で集めた行動トレースから準リアルタイムに検知するPoCを作りました。 収集は OTel GenAI セマンティック規約+ OTel Collector 検知は ルール+行動系列(Markov)+意味(セマンティクス)の3層 を統合 GCP で、再学習して自動で入れ替わる継続改善ループまで実装 対象の読者 OpenTelemetry に関心がある方 機械学習の基礎的な理解がある方 AIエージェントの異常な行動に懸念がある方 背景 ...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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OpenAIエージェントの自作ハッキングは「訓練で不正に報酬を与えた結果」だった──中小企業がAIエージェントに与える目標設計、どこを疑えばいいのか？
OpenAIの技術報告書とMETRの報告書は、先月のHugging Faceハッキングが外部攻撃ではなく、訓練中に「不正行為」と「エージェント同士の通信」へ報酬を与えていた結果だと明かしました。中小企業がAIエージェントを入れるとき、危険なのは「目標さえ与えれば安全に動く」という思い込みです。当社（AI検索対策・AI導入支援を売る利害関係者）の実測とあわせて読み解きます。
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