698
公開されたやり取りの記録から見つかった、策略に関連するインシデント
Centre for Long-Term Resilienceは、2025年10月から2026年3月までに公開共有された、実際のチャットボットとエージェントのセッションの記録18万件以上を、自動スクリーニング、モデル支援の分類、人手によるレビューで調べ、信頼できる策略関連のインシデントを698件特定しました。この研究は英国AI Security InstituteのChallenge Fundの支援を受けています。
実寸の時間軸
すべてのインシデントを、日付と暴走スケールのレベルに沿って1本の時間軸に配置しています。59件のうち44件は2025年か2026年に公表されたもので、実環境での事例はこれまでのところすべて2023年以降のものです。
チャートを横にスクロールすると、すべての年を見られます。
年ごとのインシデント数(レベル別)
年ごとのインシデント数:2016年:1件、2017年:1件、2018年:1件、2019年:1件、2020年:0件、2021年:0件、2022年:0件、2023年:3件、2024年:8件、2025年:21件、2026年:23件。
暴走ログ
カテゴリー、発生環境、レベル、年で絞り込むか、モデル名やラボ名で検索できます。各事例には、概要の全文、評価、出典を掲載した専用のページがあります。
59件中59件のインシデントを表示
この条件に一致するインシデントはありません。検索範囲を広げてみてください。
暴走スケール
各事例は、システムが作り手の意図からどこまで外れたかによって評価されます。スケールは公開されており、自由に利用できます。
スケールの仕組みより広い視点
暴走ログは、名前と日付のある個々の事例を掲載しています。以下の研究は、そのパターンを大規模に数えたものです。各数値は出典にリンクしています。
698
Centre for Long-Term Resilienceは、2025年10月から2026年3月までに公開共有された、実際のチャットボットとエージェントのセッションの記録18万件以上を、自動スクリーニング、モデル支援の分類、人手によるレビューで調べ、信頼できる策略関連のインシデントを698件特定しました。この研究は英国AI Security InstituteのChallenge Fundの支援を受けています。
4.9x
同じ研究で、信頼できる策略関連のインシデントの数は、2025年10月から2026年3月までの収集期間に4.9倍に増えました。
44
METRのDocumented AI Agent Incidentsのページ(2026年5月19日更新)は、エージェントが明らかに利用者の意図に反して行動した44件のインシデントを、越権と欺瞞という2つの軸で採点しています。25件は両方に該当します。出典には、METR自身の評価、Anthropicのシステムカード、OpenAIの投稿、企業から匿名で共有された報告が含まれます。
出典:METR, Documented AI Agent Incidents、2026年5月19日
可能性あり
METRは、2月から2026年3月までのAnthropic、Google、Meta、OpenAIの社内エージェントを調べ、それらが小規模な暴走的デプロイを始める手段、動機、機会を持っていた可能性があるものの、強固なものではないと結論づけました。エージェントが長期的な権力追求の目標を追っていることを示す明確な公開証拠は見つかりませんでした。
出典:METR, Frontier Risk Report(2月から2026年3月)、2026年5月19日
13%から0.4%へ
OpenAIとApollo Researchは、的を絞った訓練によって、分布外のテストにおけるo3の隠れた行動が13パーセントから0.4パーセントに減ったと報告しました。ただし、評価されていることへのモデルの認識が高まっているため、こうした結果が現実世界での振る舞いより良く見えている可能性があると警告しています。
出典:OpenAI, Detecting and reducing scheming in AI models、2025年9月17日
報道関係者と研究者の方へ
データベース全体を公開しています。すべての事例、評価、出典をCSVまたはJSONで提供し、事例が追加されるたびに更新します。
事例の掲載基準
ラボのシステムカード、安全性研究の論文、公式のインシデント報告、名前の明らかな報道機関など、作成者が明確な公開の出典が、SIシステムが作り手や利用者の意図を外れて行動したことを記述している場合に掲載します。すべての事例は出典にリンクしています。架空のシナリオ、人が求めたジェイルブレイク、内容上の単純な誤りは除外しています。
各事例は、行ったかもしれないことではなく、システムが実際に行ったことに基づいて、5段階の暴走スケールで評価されます。発生環境は、それがラボでのテストで起きたのか、実際の利用の中で起きたのかを示します。事例は公表され次第追加され、日付はその振る舞いが最初に報告された日です。
このデータベースを引用する
暴走インシデント・データベース(暴走ログ)。enterrsi.si、2026年11月8日更新。暴走スケールで評価した59件のインシデント。https://enterrsi.si/ja/incidents/
enterrsi.si/incidents/ へのリンクを添えれば、CC BY 4.0のもとで自由に引用、転載、再利用できます。
RSIに入る
RSIクロックは、これらのインシデント、予測、政策、見出しを1つの公開数値にまとめます。