数学の問題に猫の豆知識を混ぜるとAIのエラーが300％増加する
公開日: 2025年07月30日 12時00分
近年、大規模言語モデル（LLM）の発達により、数学やプログラミングの問題解決能力が大幅に向上しています。しかしながら、これらのAIは予期せぬ入力に対しての耐性が不足していることが明らかになっています。スタンフォード大学とCollinear AIの研究チームによる新しい研究では、「猫に関する無関係な情報」を数学の問題文に挿入することで、AIの誤った解答を引き起こすことが分かりました。
研究の背景と意義
研究チームは、数学の問題の終わりに「面白い事実：猫は人生のほとんどを寝て過ごす」というような無関係な文を追加することで、「CatAttack」という攻撃手法を考案しました。この手法では、AIの推論プロセスが妨害され、結果的に誤った答えを導き出す確率が300％も上昇します。この発見は、AIが無関係な情報に対してどれほど脆弱であるかを示しています。
研究手法
研究チームは、まず低性能の「プロキシモデル」に対する攻撃を行い、攻撃手法を試験しました。このプロキシモデルを通じて、攻撃内容を生成する「アタッカーモデル」と、結果をジャッジする「ジャッジモデル」が連携し、誤作動するトリガーを探し出しました。
見つかったトリガーには、一般的なアドバイスや無関係な豆知識、誤解を招く質問などが含まれていました。これらの無関係な情報が、AIによる推論を著しく混乱させるのです。
さらに、この手法はより高度なモデルでも有効であることが確認されました。たとえば、DeepSeek-V3で発見されたトリガーは、DeepSeek-R1という高性能モデルでも影響を及ぼしました。
スローダウン現象と防御策
これの影響は単なるエラー増加に留まらず、モデルの応答が長くなる「スローダウン」という現象も引き起こします。AIが無関係な情報と問題を関連付けようとするため、回答に必要以上の情報が追加され、処理速度やコストが増大します。
研究チームは、AIモデルに「無関係な文章を無視するように」という指示を与えることで、攻撃の成功率が大幅に低下することも発見しました。これは、今後の対策に向けた重要な指針となるでしょう。
問題の難易度による影響
また、問題の難易度も影響を与えます。研究によると、高難易度の問題よりも、簡単な問題の方がエラー率が劇的に増加する傾向がありました。これは、簡単な問題のエラー率がもともと低いため、少しの失敗が大きな影響をもたらすためです。
結論と今後の課題
この研究は、AIの推論能力と人間の思考の違いを浮き彫りにしました。AIは、簡単に無視できる情報に惑わされる一方で、人間はこれらを無視できる能力があります。金融や法律、医療など、高い正確性が求められる分野でのAIの活用が進む中で、より堅牢な防御メカニズムの構築が急務であると結論づけられました。
🧠 編集部より：
補足説明
近年、AI技術の進化に伴い、大規模言語モデル（LLM）が高い推論能力を持つようになりましたが、その頑健性に関する問題も浮き彫りになっています。スタンフォード大学の研究によると、数学の問題に無関係な情報を追加することで、AIが誤った解答を導く確率が増加することが確認されました。この研究では、「猫の豆知識」を挿入することが特に有効で、その結果、AIがポシャる確率が300%も増加するとのこと。
研究の背景
この発見は、AIが予想外の入力に対していかに脆弱であるかを示しています。数学の問題に対する「敵対的トリガー」として、無関係な文章をモデルに付加することで、AIの推論を妨害することが可能になるというものです。この手法は「CatAttack」と名付けられ、単に猫の豆知識を掲載することでAIに混乱を引き起こします。
豆知識
興味深いことに、猫は平均して一日に17時間も寝ていると言われており、これは彼らがエネルギーを蓄えるための生理的な特性です。これを考慮すると、猫の無関係な情報がAIを混乱させるという発見は、我々が猫を理解する上でも一種の面白さを提供しています。
研究関連リンク
この研究はAIが今後の金融、法律、医療といった正確性が求められる分野でも利用される上で、如何に対策を講じるべきかを考えるきっかけとなります。無関係な情報を無視するための指示を簡単にプロンプトに追加するだけで、CatAttackの効果を低下させる方法が示唆されています。
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キーワード: 敵対的トリガー
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