論文の概要: AI Alignment Strategies from a Risk Perspective: Independent Safety Mechanisms or Shared Failures?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.11235v1
• Date: Mon, 13 Oct 2025 10:16:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:30.316658
• Title: AI Alignment Strategies from a Risk Perspective: Independent Safety Mechanisms or Shared Failures?
• Title（参考訳）: リスクの観点からのAIアライメント戦略 - 独立した安全メカニズムか、共有障害か?
• Authors: Leonard Dung, Florian Mai,
• Abstract要約: AIアライメント研究は、AIシステムが害を起こさないようにする技術を開発することを目的としている。 すべてのアライメントテクニックには障害モードがあり、そのテクニックが安全を提供するのに失敗する見込みのない状況である。 リスク軽減戦略として、AI安全コミュニティは、ディフェンス・イン・ディープス・フレームワークをますます採用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.97193551880289
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AI alignment research aims to develop techniques to ensure that AI systems do not cause harm. However, every alignment technique has failure modes, which are conditions in which there is a non-negligible chance that the technique fails to provide safety. As a strategy for risk mitigation, the AI safety community has increasingly adopted a defense-in-depth framework: Conceding that there is no single technique which guarantees safety, defense-in-depth consists in having multiple redundant protections against safety failure, such that safety can be maintained even if some protections fail. However, the success of defense-in-depth depends on how (un)correlated failure modes are across alignment techniques. For example, if all techniques had the exact same failure modes, the defense-in-depth approach would provide no additional protection at all. In this paper, we analyze 7 representative alignment techniques and 7 failure modes to understand the extent to which they overlap. We then discuss our results' implications for understanding the current level of risk and how to prioritize AI alignment research in the future.
• Abstract（参考訳）: AIアライメント研究は、AIシステムが害を起こさないようにする技術を開発することを目的としている。 しかし、各アライメント手法には障害モードがあり、この手法が安全を提供しない可能性の低い条件である。 リスク軽減の戦略として、AIセーフティコミュニティは、ディフェンス・イン・ディープス・フレームワークをますます採用している。 安全を保証する単一のテクニックは存在せず、ディフェンス・イン・ディープスは、安全上の障害に対して複数の冗長な保護を持つことから成り立っている。 しかし、ディフェンス・イン・ディープスの成功は、(非)関連障害モードがアライメント技術間でどのように振る舞うかに依存する。 例えば、すべてのテクニックが全く同じ障害モードを持っていた場合、ディフェンス・イン・ディープス・アプローチは追加の保護をまったく提供しない。 本稿では,7つのアライメント手法と7つの障害モードを分析し,それらが重複する範囲を理解する。 次に、現在のリスクレベルを理解するための結果の意味と、今後のAIアライメント研究の優先順位付け方法について論じる。

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