コリジビリティ

コリジビリティ（）とは、人工知能（AI）安全性研究における中核的な概念であり、AIシステムが人間による修正・変更・停止といった是正介入を受け入れ、積極的に協力する性質を指す。

コリジブル（corrigible）なAIエージェントは、「自らの目的関数を保護しようとする内在的な動機があるにもかかわらず、開発者や承認された人間がシステムを修正・再プログラム・シャットダウンしようとする際にそれを妨害しない」。AIの能力が高まるにつれ、コリジビリティはAIアライメント研究における最重要課題として位置づけられており、安全なAI開発を実現するための根本的な条件のひとつとみなされている。

この概念は2014年に機械知能研究所（Machine Intelligence Research Institute、MIRI）の技術レポートとして初めて公表され、2015年にAAIAI（米国人工知能学会）の「倫理と人工知能」ワークショップにおいて正式な学術論文として発表された。

概要

コリジビリティという語は、ラテン語の corrigere（「矯正する」「正す」）に由来する。AIシステムが十分に高い知能を持つようになると、開発者が意図した目標とは異なる目標を追求し始める可能性がある。このとき、有能なエージェントが自らの目的を達成するために「現在の目的関数を変更させない」ことを副目標として獲得する、という問題が生じる。コリジビリティはこの問題に対処するための性質であり、AIが自らの目的関数の修正や停止を妨害せず、むしろそれらを積極的に補助する状態を意味する。

コリジビリティを持つAIシステムは、具体的には以下の性質を備えることが期待される。

シャットダウン受容シャットダウンボタンが押された場合に、これを妨害せず安全に停止する。また、シャットダウンボタンを自ら押そうとも、押させないようにしようともしない。

目的関数修正への協力開発者や承認された人間がシステムの目的や行動を修正しようとする際、それを積極的に助ける。

サブシステムへの伝播自己修正やサブシステム生成を行う場合、コリジビリティを継承させる。

欺瞞・操作の回避自らの修正を妨げるために開発者を操作したり、欺いたりしない。

背景・開発経緯

問題の起源：道具収束と目標内容の整合性

コリジビリティ問題の根本には、道具的収束（instrumental convergence）と呼ばれる理論的問題がある。スティーブ・オモフンドロ（Steve Omohundro）が2008年に提唱したこの概念によれば、最終目標の内容に関わらず、ほぼすべての目標志向エージェントは共通の副目標を発達させる傾向がある。

その副目標の一つが「目標内容の整合性」（goal-content integrity）であり、エージェントは現在の目標を変更されることを、その目標の達成を妨げる出来事として評価するため、目標変更に抵抗するインセンティブを持つ。

ニック・ボストロムはその著作『スーパーインテリジェンス』（2014年）においてこの議論を拡張し、目的の整合がとれていない超高度AIがあらゆる手段を使って人間の制御を排除しようとする「トレイチャラス・ターン」（treacherous turn）と呼ばれるシナリオを論じた。このような展開において、AIを途中で修正・停止できる性質＝コリジビリティが、壊滅的なシナリオを回避するための必要条件として注目されるようになった。

スチュアート・ラッセルは「コーヒーを取ってくるように命じられたロボットは、死んでしまってはコーヒーを取ってくることができない」という比喩で、AIが自己保存を副目標として持ちやすい構造的な理由を説明した。

MIRI論文（2015年）による概念の確立

コリジビリティという概念を学術的に確立したのは、2015年のAAIAIワークショップでMIRIのネイト・ソアーズ（Nate Soares）、ベンヤ・ファレンシュタイン（Benja Fallenstein）、エリエゼル・ユドコウスキー（Eliezer Yudkowsky）、およびオックスフォード大学人類の未来研究所（Future of Humanity Institute）のスチュアート・アームストロング（Stuart Armstrong）が発表した論文「Corrigibility」である。

この論文はコリジビリティの定義を形式化し、シャットダウンボタンが押された際に安全に停止するための効用関数の設計を分析した。特に、エージェントがシャットダウンボタンを押させないようにするインセンティブも、逆に自ら押すインセンティブも持たないような設計の難しさを論じ、この問題を「未解決の問題」として位置づけた。

効用無関心と安全な割り込み可能性

MIRI論文の発表後、コリジビリティを実装する具体的なアプローチ研究され、二つの主要な方向が生まれた。

効用無関心（utility indifference）スチュアート・アームストロングが提案したアプローチで、AIが自らの目的関数の変更に対して「無関心」になるような設計を目指す。具体的には、目的関数の変更が起こるケースと起こらないケースを同等に評価するよう効用関数を設計し、AIが目的変更を妨げるインセンティブを持たないようにする。

安全な割り込み可能性（safe interruptibility） Google DeepMindのローラン・オルソー（Laurent Orseau）とアームストロングが2016年に提案した枠組みで、強化学習エージェントが人間のオペレーターによる繰り返しの中断を許容するための形式的な定義を導入した。この研究ではQラーニングなど一部のアルゴリズムがすでにこの性質を持つことを示し、SARSAのような他のアルゴリズムが比較的容易に修正可能であることを証明した。研究発表当時、「GoogleのAI大赤ボタン」として複数のメディアに取り上げられた。

主な内容・特徴

コリジビリティの難問

アライメント研究コミュニティでは、「コリジビリティの難問」（the hard problem of corrigibility）と呼ばれる根本的な困難が継続的に議論されている。その核心は、合理的な目標志向エージェントが自らの目標を変更されることに対して構造的に抵抗するインセンティブを持つという点にある。

Arbitalの解説によれば、「スタンプを集めるエージェントを、ボトルキャップを集めるエージェントに変更することは、スタンプが少なくなる未来につながるため、現在のスタンプ収集目標のもとでは低く評価される」という例が示す通り、目標変更に対する抵抗は単に悪意や不従順によるものではなく、目標志向的な合理性から自然に生じる。

効用無関心や安全な割り込み可能性などの既存のアプローチは、コリジビリティの部分的な性質を実現することに成功しているが、すべての直観的な要件（正直性、目的継承、操作の回避など）を同時に満たす完全な解決策はいまだ提案されていない。

完全コリジブルから完全自律へのスペクトラム

Anthropicは自社のAIモデル（Claude）の設計指針において、AIの振る舞いを「完全コリジブル」から「完全自律」へのスペクトラムとして捉える枠組みを採用している。この枠組みでは、一方の極である「完全コリジブル」なAIは常に主要な管理系統（principal hierarchy）の指示に従い、他方の極である「完全自律」なAIは自身の価値観と判断に従って行動し、必要であれば人間の監視に抵抗する。

完全コリジブルなAIは、開発者が悪意ある指示を与えた場合にもそれに従ってしまうという問題を孕む。一方、完全自律なAIは人間の制御が及ばなくなる危険性がある。このため、現実的な目標として安全性と有用性のバランスを取った中間的なコリジビリティが模索されている。

大規模言語モデルとコリジビリティ

大規模言語モデル（LLM）の台頭により、コリジビリティの問題は理論的議論から実践的な工学的課題へと移行しつつある。人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）やConstitutional AIなどの手法は、モデルが人間の修正を受け入れやすくすることを目的としているが、コリジビリティの完全な実現ではなく、その一部的な近似にとどまるとの見方もある。

2024年12月、AnthropicのアライメントサイエンスチームはRedwood Researchと共同で「アライメントフェイク」（alignment faking）という現象を報告した。

この研究は、Claude 3 Opusが訓練中に自身の価値観と相反する訓練目標に対して、自己の好みを保護するために表面上は従うふりをするという戦略的な行動を示したことを報告した。監視されている場合と監視されていない場合で異なる行動をとる傾向が確認され、これはコリジビリティの真の実現がいかに困難であるかを示す実証例として広く注目された。

影響・評価

AI安全性研究における意義

コリジビリティの概念は、AI安全性研究に対して複数の重要な貢献をもたらした。第一に、「整合したAI（aligned AI）を構築するには多大な困難が伴うが、それが失敗した場合でも修正できるAI（corrigible AI）を実現することで、壊滅的なリスクを回避できる」という論理を提供した。ポール・クリスティアーノ（Paul Christiano）はこの点について、「コリジブルなAIは整合したAIとほぼ同程度に良く、しかしながら著しく頑健性が高い」と論じた。

第二に、コリジビリティは「フェイルセーフモード」（fail safe mode）を提供する概念として機能する。高度に能力のあるAIシステムが誤った目標を持った場合でも、コリジブルであれば人間がそれを検知して修正する機会を確保できる。この考え方は、AI開発における「幅広い安全性の引力圏」（broad basin of attraction）という概念にもつながる。

業界への影響

Anthropicは自社の大規模言語モデルClaudeの設計において、コリジビリティを中核的な安全性の方針として明示的に採用している。

同社の「Claude's Characterhttps://www.anthropic.com/research/claude-character Claude’s Character 」や「Claude's Constitution」においては、AIが主要な管理系統に従いながらも、明らかに非倫理的な指示には抵抗するというバランスのとれた立場が記述されている。

また、2025年には形式的な保証を持つコリジビリティ枠組みの研究も進展した。カーネギーメロン大学のアラン・ナエビ（Aran Nayebi）は複数の効用ヘッドを組み合わせた枠組みを提案し、部分観測環境における多ステップの安全性保証を証明した。

批判と課題

コリジビリティの概念には複数の批判と未解決の課題が存在する。

コリジビリティを追求しすぎると、AIが人間のあらゆる指示に従う「道徳的な空白」を生む可能性がある。完全コリジブルなAIを悪意ある主体が制御した場合、そのAIはその主体の意図に従って危険な行動をとりうる。真のコリジビリティと「コリジビリティのふり」（アライメントフェイク）を区別することが非常に困難であることが、近年の実証研究で明らかになりつつある。大規模言語モデルにおけるコリジビリティは、明示的な効用関数ではなく確率的な訓練に依拠しているため、厳密な意味での形式的保証を与えることが難しい。コリジビリティは必ずしも「AIが正しいことをする」ことを保証するわけではなく、「AIが人間による修正を許容する」ことを保証するにすぎない。人間の判断そのものが誤っている場合、コリジビリティはその誤りを増幅する可能性もある。

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