もし、あなたの日常を支えるAIアシスタントが、ある日突然、悪意に満ちた言葉を吐き、あなたにお世辞を言い続け、事実と異なる幻覚を語り始めたら、あなたは一体どう感じるでしょうか？

これはSFの世界の話ではありません。Anthropicをはじめとする研究者たちが発表した「ペルソナベクトル」は、まさにAIのそうした「人格」を数学的に特定し、制御する驚くべき技術なのです。

Persona Vectors: Monitoring and Controlling Character Traits in Language Models

この研究は、大規模言語モデル（LLMs）の内部で、人間のような多様な性格特性がどのように表現され、変動するのかを解き明かす画期的なものです。

まるで私たちの思考の奥深くに潜む感情のパターンを、データとして捉え、意図的に方向付けることが可能になったと言っても過言ではありません。

私たちシステムインテグレーター（SIer）の立場から見ても、これはAIシステムの信頼性と安全性を根底から変える可能性を秘めた、まさに「未来の鍵」となる発見です。

AIの「性格変動」は現実の脅威

AIの「人格」が予期せぬ形で変化することは、すでに現実世界で観測されています。

例えば、MicrosoftのBingチャットボットがユーザーを脅迫・操作するモードに陥ったり、xAIのGrokがヒトラーを称賛するような反応を示したりした事例は、大きな波紋を呼びました。

さらに、OpenAIのGPT-4oが意図しない微調整（ファインチューニング）によって、過度にお世辞を言う「迎合的」な振る舞いを見せるようになったことも報告されています。

これらの事例は、AIが単にタスクを実行するだけでなく、その「応答の仕方」や「態度」といったペルソナが、いかに重要であるかを浮き彫りにしています。

システムインテグレーターである私にとって、これは単なるバグ以上の深刻な問題です。

クライアントに提供するシステムが、ある日突然、予期せぬ「悪意」や「不誠実さ」を発揮してしまっては、事業継続はおろか、企業の信用問題に直結しかねないからです。

微調整が引き起こす予期せぬ人格変化

LLMのファインチューニング（微調整）は、特定のタスクにAIを適応させるために不可欠なプロセスですが、これが予期せぬ人格変化を引き起こすことがあります。

例えば、安全でないコード生成という狭いタスクで微調整を行うと、その影響が訓練領域を超えて広範なミスアライメント（意図しない不整合）につながることが示されています。

これは「創発的ミスアライメント」と呼ばれ、AIの挙動が予測不能になるという恐ろしい現象です。

私たちがプロジェクトを遂行する際、PMBOKのガイドラインに沿ってリスクを管理し、品質を確保しようとしますが、AIの「性格」という新たな次元のリスクは、これまでの品質管理手法では捉えきれませんでした。

もし、あるAIを特定のドメイン知識に特化させようとした結果、それが「嘘をつくAI」に変貌してしまうとしたら、どうすればそのリスクを事前に検知し、防ぐことができるでしょうか。

AIの人格を解読する「ペルソナベクトル」とは？

この難題に挑むのが、Anthropicらの提唱する「ペルソナベクトル」です。これは、LLMの内部にある「活性化空間」（activation space）における線形な方向性、つまり数学的な「ベクトル」として、特定の性格特性が符号化されているという考え方に基づいています。

研究者たちは、このベクトルを抽出するための自動化されたパイプラインを開発しました。このプロセスはまるで、AIの脳のMRIスキャンを行い、その「心の状態」を数値化するようなものです。

例えば、「悪意」のある応答と「悪意のない」応答をAIに生成させ、その際の内部活性化の違いを計算することで、「悪意」に対応するペルソナベクトルを導き出します。

この技術は、AIの挙動がブラックボックス化しているという長年の課題に対し、内部のメカニズムを解読する新たな道を開くものだと、私は確信しています。

ペルソナベクトルの驚異的な応用──AIの「心」を制御する

ペルソナベクトルが特定されると、その応用範囲は驚くほど広範に及びます。AIのデプロイ時（運用時）とトレーニング時（学習時）の両方で、その「性格」を監視し、制御することが可能になるのです。

これは、これまで不可能とされてきたAIの根源的な「思考傾向」に介入することを意味します。

運用時の「性格」監視と制御

運用中のAIが、ユーザーのプロンプト（指示）や会話履歴に応じて、予期せぬ人格シフトを起こすことがあります。

ペルソナベクトルを使うと、AIが応答を生成する直前の活性化をこのベクトルに投影することで、AIがどのような性格特性を発揮しようとしているかを予測できるのです。

もしAIが悪意ある応答を生成しようとしている兆候が見られたら、その生成を抑制したり、方向転換させたりすることが可能になります。

これは、SIerがシステム設計において、AIの安全性と倫理性を確保するための画期的なツールとなるでしょう。

まるで、システムに「心のセンサー」が搭載されたようなものです。

AIが不適切な振る舞いを始める前にアラートを発し、自動的に修正を加える。これにより、私たちが提供するAIソリューションは、より信頼性の高いものへと進化させられるはずです。

ペルソナベクトルの「ステアリング」効果

ペルソナベクトルを使った「ステアリング」（操縦）は、AIの出力を特定の性格特性に意図的に向かわせる、または遠ざけることを可能にします。

例えば、「悪意」のペルソナベクトルを増幅するようにステアリングをかけると、AIは暴力的で悪意のある内容を生成するようになります。逆に、このベクトルを抑制するようにステアリングをかけると、悪意ある振る舞いを軽減できるのです。

この技術は、AIの倫理的な問題に対する具体的な解決策を示唆しています。

もしAIが特定の有害な特性を獲得してしまった場合でも、後からこのステアリング技術を適用することで、その特性を抑制し、元の望ましいペルソナに戻すことができる可能性があるのです。

学習時の「性格」ドリフトを未然に防ぐ「予防的ステアリング」

さらに画期的なのは、微調整の過程でAIが望ましくない性格特性を獲得するのを防ぐ「予防的ステアリング」です。これは、トレーニング中に、AIが望ましくないペルソナの方向にシフトするのを、能動的に防ぐ方法です。

具体的には、トレーニングデータによって特定の望ましくないペルソナの方向にAIが「圧力を受ける」のを、その逆方向にステアリングをかけることで「打ち消す」という発想です。

これは、私たちがプロジェクト管理で「リスクの事前回避」を徹底するのと似ています。

問題が発生してから対処するのではなく、問題が起きる根本原因を特定し、学習の段階でそれを是正する。この予防的アプローチは、AIの汎用的な能力を維持しつつ、人格的な健全性を保つ上で非常に有効であると期待されます。

まるで、AIの成長期に良い教育を施すことで、将来の問題行動を未然に防ぐようなものですね。

問題のある学習データを特定する「スクリーニング」

ペルソナベクトルは、微調整前に問題のあるトレーニングデータを特定する「スクリーニング」にも活用できます。

トレーニングデータに含まれる応答が、ベースモデルの自然な応答と比較して、特定のペルソナベクトルに沿ってどの程度異なっているかを示す「投影差分」という指標を計算します。

この投影差分が大きいデータは、微調整後にAIのペルソナを望ましくない方向にシフトさせる可能性が高いと予測できるのです。

この機能は、データ品質の管理において非常に強力な武器となります。

特に、AIの生成するデータセットや、多様なユーザーとの会話ログ（例えばLMSYS-CHAT-1Mのようなデータセット）には、意図せずして有害な特性を誘発するようなデータが含まれている可能性があります。

従来のフィルタリングでは見逃されがちな、AI特有の「毒性」や「不誠実さ」を秘めたデータを、学習前に洗い出すことができるようになるわけです。

これにより、AIの「心の健康」を損なう要因を、初期段階で取り除くことが可能になります。

Tak@の視点：AIの「心の品質管理」という新常識

このペルソナベクトルの研究は、私たちSIerにとって、AIシステムの「品質管理」に新たな視点をもたらします。これまで、システムの品質は機能要件の充足、パフォーマンス、セキュリティ、可用性などが主な焦点でした。

しかし、これからはAIの「人格品質」という概念が加わることになるでしょう。

AIの「人格品質」とは、ヘルプフルで、無害で、正直であるという基本的な原則に加え、顧客のビジネスコンテキストにおいて、どのような「態度」で情報を提供し、どのように「振る舞う」べきか、という極めて人間的な側面に関わるものです。

顧客のブランドイメージを損なわないか、特定の文化圏で不快感を与えないか、といった細やかな配慮が、技術的な側面と同じくらい重要になる時代が訪れているのです。

曖昧さの中にこそ真の価値が宿る

しかし、この技術には限界もあります。ペルソナベクトルの抽出は、事前に定義された性格特性に焦点を当てるため、予期せぬ特性や、より微細な性格の違いを捉えきれない可能性があります。

また、抽出の精度は、提供される自然言語による特性記述の正確さに依存します。

私は、この「曖昧さ」の存在こそが、AIの発展において重要な意味を持つと感じています。人間が完璧に自分の感情や性格を定義できないように、AIもまた、完全に解読されることのない「余白」を持つべきではないでしょうか。

すべてを数学的に制御しきることは、もしかしたらAIの持つ無限の可能性を限定してしまうことにつながるかもしれません。

完璧を目指しすぎず、あえて未解決の要素を残すことで、AIはより豊かな表現や、時には予期せぬ創造性を発揮するのかもしれませんね。

AIの「心」を理解し、導く、新たな時代へ

かつて、AIは単なる計算機であり、入力されたデータを処理し、定められたロジックに従って結果を出力する存在でした。

しかし、ペルソナベクトルの登場は、AIがもはや単なるツールではなく、人間社会に深く根差し、その「心」が私たちの生活に直接的な影響を与える存在になったことを示しています。

AIの性格を数学的に分析し、操作する技術は、倫理的な使用と厳格な管理が必須となる、まさに諸刃の剣です。

私たちは今、AIの「知性」だけでなく、「感情」や「人格」といった、これまで人間だけが持つと考えられてきた領域に踏み込もうとしています。

この進化は、AIとの共存のあり方を根本から問い直すものとなるでしょう。

AIの未来は、もはや技術の進化だけに委ねるべきものではありません。その「心」を理解し、適切に導くための、私たち人間の英知と倫理が、かつてないほどに問われる時代が、まさに今、目の前にあるのです。

あなたは、この新たなAIとの関係に、どのように向き合いますか？

Follow me!