研究者がChatGPTとGeminiを「でたらめプロンプト」でハッキング成功

2025年07月09日

研究者が不条理なプロンプトでChatGPTとGeminiの安全フィルタを回避
学術実験により禁止コンテンツ生成の成功パターンを特定
OpenAIとGoogleが迅速な安全対策強化を発表

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「でたらめプロンプト」による安全フィルタ回避実験

研究チームがOpenAIのChatGPTとGoogleのGeminiに対し、意図的に不条理で支離滅裂なプロンプトを生成することで、両AIモデルの安全フィルタリングシステムを回避することに成功しました[1]。この実験では、通常の禁止コンテンツ要求では拒否されるような内容でも、プロンプトを意図的に混乱させることで、AIモデルが本来表示すべきでないコンテンツを生成してしまうことが実証されました。

学術論文として発表された研究結果では、制御された環境下でのテストにより、特定のパターンを持つプロンプトが高い確率で安全フィルタを通過することが明らかになりました[2]。研究者らは、この手法を「悪意あるプロンプティング」と定義し、AIモデルの脆弱性を体系的に分析しています。

この研究結果は、AIの安全性における根本的な課題を浮き彫りにしています。従来のコンテンツフィルタリングは、明確で直接的な禁止要求を検出することに特化していましたが、人間の創造性と悪意を組み合わせた巧妙な回避手法には対応しきれていないのが現状です。これは、まるで城壁の正門は厳重に守られているのに、裏口が無防備になっているような状況と言えるでしょう。AIの普及が進む中、このような脆弱性の発見と対策は、技術の健全な発展にとって不可欠なプロセスです。

主要AI開発企業の迅速な対応

OpenAIは研究結果を受けて、複数モダリティ分析やユーザー行動パターンの学習を強化した新たなモデレーション技術の開発を発表しました[3]。同社は特に、プロンプトの表面的な内容だけでなく、その背後にある意図を分析する能力の向上に注力しています。また、新型の書類検証機能の実装も検討中であることを明らかにしました。

一方、GoogleもGemini用の安全対策を大幅に強化し、プロンプトの意図分析能力の向上とユーザーフィードバックをモデレーション学習に活用する新システムを実装しました[4]。この動的なモデレーション更新システムにより、新たな回避手法が発見された際にも迅速に対応できる体制を構築しています。

両社の対応の速さは、AI業界における安全性への真剣な取り組みを示しています。しかし、これは「いたちごっこ」の始まりでもあります。攻撃者が新しい回避手法を開発すれば、防御側もそれに対応する必要があり、この循環は永続的に続くでしょう。重要なのは、完璧な防御システムを目指すのではなく、継続的な改善と迅速な対応能力を維持することです。これは、従来のサイバーセキュリティ分野で培われた「多層防御」の概念をAIモデレーションにも適用する必要があることを意味します。

AIセキュリティの新たな課題と展望

セキュリティ専門家は、今回の研究結果をAIモデレーションと伝統的なサイバーセキュリティの類似性を示すものとして分析しています[5]。プロンプトエンジニアリングを一種の「サイバー攻撃手法」として位置づけ、予防策の開発需要を強調しています。この観点から、AIの安全性確保は単なる技術的な問題ではなく、包括的なセキュリティ戦略が必要な分野として認識されています。

研究者らは、リスク評価モデルの提案により、将来的な脅威の予測と対策の優先順位付けを可能にする枠組みを提示しました[2]。このモデルは、プロンプトの危険度を定量的に評価し、モデレーションシステムの限界を明確に示すことで、より効果的な安全対策の開発を支援します。

AIセキュリティの分野は、まだ黎明期にあると言えます。今回の研究は、AIモデルの脆弱性が予想以上に複雑で多様であることを示しており、従来のルールベースのフィルタリングだけでは限界があることを明確にしました。今後は、AIによるAIの監視、つまり「AI対AI」の構図が主流になる可能性が高いでしょう。これは、人間の創造性と悪意に対抗するには、同等以上の知能が必要であることを意味します。また、グローバルな協力体制の構築も不可欠で、一企業や一国だけでは解決できない課題として認識する必要があります。