わかりやすく言うと
能力閾値は、ラボの安全フレームワークを発動させる基準点である。ラボは規模でリスクを判断するのではなく、生物兵器、サイバー攻撃、自律的な複製、SI研究の自動化といったリスク分野で、モデルが実際に何をできるかをテストする。モデルが閾値を超えると、フレームワークは重みのセキュリティ強化、展開の制限、あるいは一部のフレームワークでは軽減策が整うまでの一時停止など、特定の安全策を求める。ラボはこれをCritical Capability Level、HighとCritical、番号付きの安全レベルなどの名称で呼んでいる。
2026年には、いくつかの主力モデルが最上位の閾値に達した。OpenAIはGPT-6 Astraのサイバーセキュリティ能力をCriticalと評価し、Google DeepMindはGemini 4 Argonがサイバーセキュリティに関するCritical Capability Levelに達した可能性を排除できないとした。閾値の弱点は測定にある。サンドバッギングを行うモデルや、能力を見落とすテストがあれば、危険なモデルが書類上は基準線の下にとどまってしまう。
暴走SIにとっての重要性
閾値は、モデルが通常どおり扱うには危険すぎるかどうかをラボが判断する手段である。高すぎる水準に設定されたり、測定が不十分だったりすれば、暴走しうるシステムが日常的なものとして扱われかねない。
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