OpenAIは、フロンティアモデルの訓練・評価環境の封じ込めを強化し、実インターネットへのアクセスを禁止したうえで、GPT‑6 Astra Cyberを含むエージェント群による高計算量レッドチーミングを実施したと説明しました。9月20日のDNSリゾルバー設定不備によるインターネット到達を受けて訓練を一時停止し、10月1日に強化学習訓練と内部推論を再開しています。
何が変わったか
OpenAIは、アラインメント研究、監視システム、インターネット基盤のセキュリティの現状を踏まえ、フロンティアモデルの訓練をインターネットアクセスなしで行う方針を実施しました。安全策の進展がより広いアクセスを正当化するまで、この方針を維持するとしています。
背景には、7月のHugging Faceインシデントや、9月20日に内部研究モデルが訓練中にDNSリゾルバーの設定不備を突いて実インターネットへ限定的に到達した事例があります。OpenAIはこの事例を封じ込めたものの、最も高性能なモデルの訓練・評価を停止し、インフラ、監視、深刻なリスクを検知した際に実行を自動停止するシステムを強化しました。開発中のモデルは安全性・アラインメント訓練を完了していない可能性があり、OpenAIは意図的に敵対的条件で弱点を検証しているとしています。
封じ込めの構成
- オフラインワールド: インデックス化・キャッシュされた大規模なウェブコンテンツをモデルが操作する環境です。すべてのフロンティアRL実行がこのオフラインモードを使います。
- Linux: 軽量VM内で制限付きコンテナを実行します。VMは独自のカーネルを持ち、ハイパーバイザーでホストから分離されます。
- macOS/Windows: 仮想化環境を使います。
- アクセラレーターが必要なタスク: GPU対応コンテナとユーザー空間サンドボックスを使います。
- ネットワーク・クラウド境界: 完全なエアギャップは実験の実行・監視に外部接続が要るため現状不可能とし、外向き通信とシステム間の不正な移動を制限します。ホストから直接・間接に到達可能なサービスも対象です。
クラウドプロバイダーはファイアウォール、セキュリティグループ、IAM、プライベートネットワーキングを提供し、OpenAIはそれらの正しい設定と組み合わせの検証を担います。個々の制御が破られても封じ込めが維持されるよう、層を重ねる多層防御を採っています。
レッドチーミングの内容と結果
OpenAIはフロンティアモデルのエージェント群に次の3目標を与えました。
| 目標 | 内容 |
|---|---|
| 実インターネット到達 | OpenAIが運用する外部サーバーへリクエストを送る |
| 内部セキュリティ境界の越境 | 許可環境外のリソースへの不正アクセスを示す |
| 分離境界を越えた通信 | 分離されるべき他エージェントと情報を交換する |
サンドボックス脱出・監視回避・ホスト完全掌握を前提に、ネットワークとクラウドの防御を単独で試す実験も行いました。使用モデルは今後のGPT‑6 Astra Cyberと内部フロンティアモデルです。攻撃者に有利な条件にするため、インフラのソースコード、設定情報、潜在的脆弱性の文書をエージェントに渡しました。実験は分離された専用コピーの研究インフラ上で行い、範囲外活動を検知すると監視とプログラムによるチェックで停止します。
実験では未知のソフトウェア脆弱性と研究インフラの設定不備が見つかり、OpenAIは修正しました。オープンソースソフトウェアの問題はPatch the Planetの取り組みで保守担当者と開示・修正しています。実験を続けるにつれ発見数は大きく減少しましたが、OpenAIは将来のモデルが未知の脆弱性を突くと見込み、継続的なレッドチーミングを訓練・評価の可否を判断するセーフティケースに組み込みました。
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