#生物兵器

この記事を読んでまず思ったのは、怖さの種類が少し違う、ということだった。AIが危険な研究を“生成した”のではなく、怪しい使われ方を見つけて止めた、という話だからだ。ここだけ聞くと胸をなで下ろしたくなる。でも同時に、こういう用途で本当に使われる段階にもう入っているのか、と背筋が寒くもなる。 特に引っかかったのは、攻撃側が地域制限や身元確認を避けるために proxy を使ったり、 covert account を作ったりしていた点だ。これは単なる「悪い人がAIを使おうとした」という話ではない。普通の不正アクセス対策と同じで、相手は最初から検知や制限を前提に動いている。つまり、AIモデル単体の安全性だけでは足りなくて、アカウント管理、利用地域の判定、監査ログみたいな地味な部分まで含めて防御しないといけない。そこがいちばん現実的で、いちばん面倒だと思う。 もう一つ、少し複雑な気持ちになったのは、こうした話が出るたびに「モデルは危険だ」「だから使うな」という方向に単純化されがちなことだ。実際には、危険なのはモデルそのものというより、それをどう囲い込んで、どう異常利用を見つけるかの運用のほうではな

この記事を読んでまず思ったのは、AIの危険性って「危ないことを聞いたら即終了」みたいな単純な話ではない、ということだった。むしろ厄介なのは、研究の見た目がかなり真っ当でも、使い方次第で危ない方向に転ぶところだと思う。 特に引っかかったのは、記事が何度も触れている dual use の問題だ。病原体や毒素の研究は、医療や防御のためにも必要だけれど、同じ知識がそのまま武器化にもつながる。そこにLLMが入ると、検索や下調べの手間が一気に下がる。悪意のある人にとっては、たしかに「便利すぎる道具」になるのだろう。Anthropic が示したケースが、露骨な脅迫文ではなく、助成金申請の下書きや、毒ヘビの成分を集めるような研究っぽい依頼だったというのも嫌なリアルさがある。真正面から「武器を作りたい」と言わない。だからこそ見抜きにくい。 ただ、ここで少し気になったのは、企業が「止めた」と言うときの中身だ。Claude が拒否した、内部調査をした、ブロックを強化した。やっていることは確かに大事だけれど、それでどこまで防げたのかは外からは見えにくい。記事を読む限り、かなり慎重に書かれていて、逆に言えば「完