01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
外部AI評価では、専門知識を持つ独立した評価者が、モデルや開発企業の安全対策に関する情報へアクセスし、リスクを検証します。Anthropicは、評価者に必要な条件として、フロンティアモデルを評価する専門性、対象企業への資本面・財務面・業務面での非依存性、意味のある評価に十分な情報へのアクセス、観察結果や評価を公表できる自由を挙げています。評価対象には、モデルの能力、訓練方法、安全対策、リスク管理上の判断などが含まれ得ます。ただし、顧客情報、法的秘匿情報、機密の知的財産などは共有や公表が制限される場合があります。また、アクセス範囲や公表権限が限定されれば、評価者が確認できる内容にも限界があります。
02 / IN PRACTICE
External AI Evaluationの活用例
たとえば、こんな場面で
開発企業が新しいAIモデルの公開前後に独立機関へ情報を提供し、その機関がモデルのリスクや安全対策を調査して、根拠と結論を公表する形が考えられます。対象を特定分野のリスクに絞る場合もあります。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
評価結果を見る際は、評価者の独立性と専門性、確認できた情報の範囲、公表への企業側の承認要否、削除・非公開となる情報の条件を確認します。
参考資料
Anthropic update on independent evaluators (新しいタブで開きます)用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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