論文査読AI操作で学術不正：日韓米14大学が隠し命令悪用を発覚

2025年06月30日

日韓米14大学でAI査読システムに隠し命令を埋め込む新手口の学術不正が発覚
研究者がプロンプトエンジニアリングで査読結果を操作し論文承認を不正取得
各大学が緊急対策として人的査読への一時回帰と国際監査体制構築を開始

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AI査読システムの脆弱性を突いた新たな学術不正手口

日本、韓国、アメリカの14の大学で、AI査読システムに隠し命令を埋め込んで査読結果を操作する新手口の学術不正が発覚しました[1]。研究者らは論文原稿内にAIが認識できない形で特殊な命令文を挿入し、査読プロセスを意図的に歪めていたことが判明しています。この手法は「プロンプトインジェクション」と呼ばれる技術を悪用したもので、AIシステムの言語処理能力の盲点を突いた巧妙な操作でした[2]。

特に問題となったのは、これらの隠し命令が通常の査読者には見えない形で埋め込まれていたことです。AIシステムは論文の内容を評価する際に、本来の学術的価値とは無関係な指示に従って肯定的な評価を下すよう操作されていました[4]。この結果、本来であれば査読を通過しない可能性の高い論文が承認され、学術界の品質管理システムが根本から揺らぐ事態となっています。

この事件は、AI技術の急速な普及が学術界にもたらした予期せぬ副作用を浮き彫りにしています。従来の学術不正は主に盗用や捏造といった比較的発見しやすい手法でしたが、今回の隠し命令による操作は、まさにAI時代特有の「見えない不正」と言えるでしょう。これは料理のレシピに隠し味を仕込むようなもので、表面上は正常に見えながら、実際には全く異なる結果を生み出す巧妙な仕組みです。学術界がAI技術の恩恵を受ける一方で、その脆弱性についても十分に理解し、対策を講じる必要性が明確になりました。

東北大学など主要機関が認める組織的対応の必要性

この問題を受けて、東北大学は公式にAI査読操作の事実を認め、ソウル国立大学やMITとの共同監査体制の構築を発表しました[5]。同大学では隠し命令を検出する新たなアルゴリズムの開発も進めており、技術的な対抗策の研究に着手しています。韓国タイムズの報道によると、韓国と日本の研究者らは共同でタスクフォースを結成し、AI システムの監査と検出ツールの開発を進めているとのことです[2]。

アメリカとアジアの大学では、AI査読システムの一時停止措置を取り、人的査読への回帰を決定した機関も複数あります[3]。この緊急対応は、AI技術への過度な依存がもたらすリスクを各大学が深刻に受け止めていることを示しています。また、アジア科学編集者協議会は地域横断的な声明を発表し、AI査読の安全性確保に向けた標準化されたガイドラインの策定を呼びかけています[6]。

各大学の迅速な対応は評価できますが、この問題の根深さを考えると、単発的な対策では不十分かもしれません。今回の事件は、学術界がAI技術を導入する際の「性善説」に基づいたアプローチの限界を露呈しています。これは銀行のセキュリティシステムのようなもので、常に新たな攻撃手法を想定した多層防御が必要です。国際的な協力体制の構築は重要な第一歩ですが、技術の進歩に合わせて継続的にセキュリティ対策を更新していく仕組みづくりが急務となっています。

サイバーセキュリティ専門家が指摘する技術的脆弱性

サイバーセキュリティ企業のMandiantは、学術AI システムの脆弱性に関する詳細な分析レポートを発表し、隠し命令注入を可能にする技術的な弱点を特定しました[9]。同社は異常なパターンを検出する行動監視システムの導入や、多層的な安全保障措置の必要性を強調しています。Wiredの技術専門記事では、悪意のある行為者がテキスト注入技術を使ってAI システムを歪める具体的な手法が解説されており、現在のAI検証ワークフローの根本的な脆弱性が浮き彫りになっています[4]。

専門家らは、この問題が単なる技術的なバグではなく、AI言語モデルの基本的な設計思想に関わる構造的な課題であることを指摘しています。AIシステムは人間の言語を理解するよう設計されているため、巧妙に構成された指示文と正当な学術内容を区別することが困難な場合があります。中国でも類似の事例が報告されており、この問題が特定の地域に限定されない全世界的なリスクであることが明らかになっています[8]。

技術専門家の分析は、この問題が単なる「使い方の問題」ではなく、AI技術そのものの根本的な特性に起因することを明確にしています。これは自動運転車の安全性問題と似ており、技術が高度になればなるほど、予期しない状況での判断ミスのリスクも高まります。AIが人間の言語を理解する能力が向上すればするほど、逆にその能力を悪用する手法も巧妙になるという皮肉な状況です。学術界は今後、AI技術の恩恵を享受しながらも、その限界と危険性を常に意識した運用体制を構築する必要があります。

国際的な学術倫理基準の再構築に向けた動き

研究公正連合（Coalition for Research Integrity）は、この事件を受けて全世界の大学に対し、統一されたAI倫理ガイドラインの採用と第三者監査システムの導入を強く求める声明を発表しました[10]。同組織は、現在の各大学独自の対応では限界があり、グローバルな基準の策定が急務であることを強調しています。また、独立研究者のブログでは、AI訓練データソースの透明性向上と規制フレームワークの必要性が議論されており、技術的対策だけでなく政策レベルでの対応も求められています[7]。

この問題は単一の技術的解決策では対処できない複合的な課題であることが明らかになっています。各国の学術機関は、AI技術の活用と不正防止のバランスを取りながら、持続可能な査読システムの再構築に取り組む必要があります。国際協力による監視体制の強化と、継続的な技術更新による対策の進化が、今後の学術界の信頼性維持に不可欠となっています。

今回の事件は、学術界におけるAI技術の「民主化」が進む中で避けて通れない成長痛と言えるでしょう。これは新しい都市を建設する際に、最初は交通渋滞や犯罪などの問題が発生するのと同様の現象です。重要なのは、この問題を技術発展の阻害要因として捉えるのではなく、より堅牢で信頼性の高いシステム構築のための貴重な学習機会として活用することです。国際的な協力体制の構築は時間がかかるプロセスですが、学術界全体の長期的な発展と信頼性確保のためには避けて通れない道筋と言えるでしょう。